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A Biologically Inspired Self-Adaptation of Replica Density Control Une auto-adaptation biologiquement inspirée du contrôle de la densité des répliques

Tomoko IZUMI, Taisuke IZUMI, Fukuhito OOSHITA, Hirotsugu KAKUGAWA, Toshimitsu MASUZAWA

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Résumé:

Les approches d'inspiration biologique sont l'une des approches les plus prometteuses pour réaliser des systèmes distribués hautement adaptatifs. Les systèmes biologiques ont intrinsèquement des propriétés d’auto*, telles que l’auto-stabilisation, l’auto-adaptation, l’auto-configuration, l’auto-optimisation et l’auto-guérison. Ainsi, l’application de systèmes biologiques dans des systèmes distribués a récemment attiré beaucoup d’attention. Dans cet article, nous présentons un résultat réussi d'une approche bio-inspirée : nous proposons des algorithmes distribués pour la réplication des ressources inspirés du modèle de population d'une seule espèce. La réplication des ressources est une technique cruciale pour améliorer les performances du système des applications distribuées avec des ressources partagées. Dans les systèmes utilisant la réplication de ressources, en général, un plus grand nombre de répliques réduit le temps nécessaire pour atteindre une réplique d'une ressource demandée mais consomme plus de stockage des hôtes. Il est donc indispensable d’ajuster le nombre de répliques de manière appropriée pour l’application de partage de ressources. Cet article considère le problème du contrôle adaptatif des densités de répliques dans les réseaux dynamiques et propose deux algorithmes distribués bio-inspirés pour le problème. Dans le premier algorithme, nous essayons de contrôler la densité des répliques pour une seule ressource. Cependant, dans un système où coexistent plusieurs ressources, l’algorithme nécessite un coût de réseau élevé et une connaissance exacte à chaque nœud de toutes les ressources du réseau. Dans le deuxième algorithme, les densités de toutes les ressources sont contrôlées par un algorithme unique sans coût de réseau élevé et sans connaissance exacte de toutes les ressources. Cet article montre par simulations que ces deux algorithmes réalisent une auto-adaptation de la densité de répliques dans les réseaux dynamiques.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E92-D No.5 pp.1125-1136
Date de publication
2009/05/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E92.D.1125
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Coopération distribuée et agents

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Mots-clés

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