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Private GIT Repository
quelques coquilles...
[loba-papers.git] / supercomp11 / supercomp11.tex
index b0d23b080740698df6c117c5aa157db9436d6888..81ee704bb811b9edf219d5f5ea9a92611f54705d 100644 (file)
@@ -75,9 +75,11 @@ algorithm which is definitively a reference  for many works. In their work, they
 proved that under classical  hypotheses of asynchronous iterative algorithms and
 a  special  constraint   avoiding  \emph{ping-pong}  effect,  an  asynchronous
 iterative algorithm  converge to  the uniform load  distribution. This  work has
 proved that under classical  hypotheses of asynchronous iterative algorithms and
 a  special  constraint   avoiding  \emph{ping-pong}  effect,  an  asynchronous
 iterative algorithm  converge to  the uniform load  distribution. This  work has
-been extended by many authors. For example,
-DASUD~\cite{cortes+ripoll+cedo+al.2002.asynchronous} propose a version working
-with integer load. {\bf Rajouter des choses ici}.
+been extended by many authors. For example, Cortés et al., with
+DASUD~\cite{cortes+ripoll+cedo+al.2002.asynchronous}, propose a
+version working with integer load.  This work was later generalized by
+the same authors in \cite{cedo+cortes+ripoll+al.2007.convergence}.
+{\bf Rajouter des choses ici}.
 
 Although  the Bertsekas  and Tsitsiklis'  algorithm describes  the  condition to
 ensure the convergence,  there is no indication or  strategy to really implement
 
 Although  the Bertsekas  and Tsitsiklis'  algorithm describes  the  condition to
 ensure the convergence,  there is no indication or  strategy to really implement
@@ -183,12 +185,13 @@ condition or with a weaker condition.
 \section{Best effort strategy}
 \label{Best-effort}
 
 \section{Best effort strategy}
 \label{Best-effort}
 
-We will describe here a new load-balancing strategy that we called
-\emph{best effort}.  The general idea behind this strategy is, for a
-processor, to send some load to the most of its neighbors, doing its
+In this section we  describe  a new load-balancing strategy that we call
+\emph{best effort}.  The general idea behind this strategy is that each
+processor, that detects it has more load than some of its neighbors, 
+sends some load to the most of its less loaded neighbors, doing its
 best to reach the equilibrium between those neighbors and himself.
 
 best to reach the equilibrium between those neighbors and himself.
 
-More precisely, when a processors $i$ is in its load-balancing phase,
+More precisely, when a processor $i$ is in its load-balancing phase,
 he proceeds as following.
 \begin{enumerate}
 \item First, the neighbors are sorted in non-decreasing order of their
 he proceeds as following.
 \begin{enumerate}
 \item First, the neighbors are sorted in non-decreasing order of their