다중프로세서 스케줄링을 위한 병렬 유전 알고리즘

초록

본 논문은 다중프로세서 환경에서 작업을 효율적으로 배정하기 위해 유전 알고리즘을 병렬화한 마스터‑슬레이브 구조를 제안한다. 적합도 평가 단계가 가장 큰 연산 비용임을 인식하고, 슬레이브 노드에서 동시에 수행하도록 설계해 전체 실행 시간을 크게 단축하였다. 실험 결과, 복잡한 작업 집합과 많은 세대 수에서도 순차 GA보다 우수한 성능을 보였다.

상세 분석

본 연구는 전통적인 유전 알고리즘(GA)이 스케줄링 문제에 적용될 때 가장 큰 병목이 되는 적합도 평가 과정을 병렬화함으로써 성능 향상을 도모한다. 먼저, 작업‑프로세서 매핑을 유전자의 형태로 인코딩하고, 교차·돌연변이 연산을 통해 새로운 해를 생성한다. 적합도는 각 작업의 완료 시간( makespan )을 기준으로 계산되며, 이는 모든 프로세서에 대한 시뮬레이션을 필요로 하기에 연산량이 급격히 증가한다. 논문은 이를 해결하기 위해 동기식 마스터‑슬레이브 모델을 채택한다. 마스터는 전체 인구를 관리하고, 각 개체의 적합도 계산을 슬레이브에게 할당한다. 슬레이브는 할당받은 개체 집합을 독립적으로 평가하고, 결과를 마스터에 반환한다. 이때 통신 오버헤드를 최소화하기 위해 적합도 값만 전송하고, 개체 자체는 마스터가 유지한다. 또한, 세대마다 슬레이브에게 균등하게 작업을 분배함으로써 부하 균형을 확보한다. 실험 설계에서는 작업 수와 프로세서 수를 다양하게 변형하고, 세대 수를 100, 500, 1000 등으로 확대하여 알고리즘의 확장성을 검증하였다. 결과는 복잡도가 O(P·N)인 적합도 평가가 슬레이브 수에 비례해 거의 선형적으로 감소함을 보여준다. 특히, 8대 이상의 슬레이브를 사용할 경우 전체 실행 시간이 60% 이상 단축되었으며, 최적해에 근접한 makespan을 유지하였다. 이러한 성과는 적합도 평가가 전체 GA 수행 시간의 70% 이상을 차지하는 경우에 특히 두드러졌다. 논문은 또한 동기식 구조가 비동기식에 비해 구현이 간단하고, 결과 재현성이 높으며, 슬레이브 장애 시 마스터가 재할당을 통해 복구할 수 있는 장점을 강조한다. 그러나 슬레이브 간 통신 지연이 큰 클러스터 환경에서는 비동기식이 더 유리할 수 있다는 한계점도 언급한다. 전반적으로 본 연구는 멀티코어·클러스터 환경에서 GA 기반 스케줄링을 적용하고자 하는 실무자에게 실용적인 병렬 설계 방안을 제공한다.