Using ant colonies for solve the multiprocessor task graph scheduling

The problem of scheduling a parallel program presented by a weighted directed acyclic graph (DAG) to the set of homogeneous processors for minimizing the completion time of the program has been extensively studied as academic optimization problem which occurs in optimizing the execution time of parallel algorithm with parallel computer.In this paper, we propose an application of the Ant Colony Optimization (ACO) to a multiprocessor scheduling problem (MPSP). In the MPSP, no preemption is allowed and each operation demands a setup time on the machines. The problem seeks to compose a schedule that minimizes the total completion time.We therefore rely on heuristics to find solutions since solution methods are not feasible for most problems as such. This novel heuristic searching approach to the multiprocessor based on the ACO algorithm a collection of agents cooperate to effectively explore the search space.A computational experiment is conducted on a suit of benchmark application. By comparing our algorithm result obtained to that of previous heuristic algorithm, it is evince that the ACO algorithm exhibits competitive performance with small error ratio.

Rörelse – nödvändigt ont eller en nödvändig insats? : Hur några lärare ser på rörelse i skolan

Enligt Lpo 94 ska skolan erbjuda alla elever daglig fysisk aktivitet. Syftet med vår undersökning var att försöka förstå lärarnas inställning till rörelse och hur de förhåller sig till rörelse i skolans vardag. Vi har använt oss av en kvalitativ metod med intervjuer av fem lärare på en grundskola med daglig fysisk aktivitet i form av en lektion som benämns rörelse. Vi har även genomfört ett frågeformulär för att försöka få en mer övergripande bild på lärarnas inställningar till rörelse. Vårt resultat visade att det fanns olika inställningar bland lärarna. En del ansåg att rörelse var något som ska genomföras endast utifrån styrdokumenten medan andra såg det i ett större sammanhang.