Об одном подходе к планированию в сети добровольных вычислений
Ключевые слова:
сеть добровольных вычислений, планирование, генетический алгоритм
Аннотация
В статье предложена многокритериальная модель назначения работ волонтерам в сети добровольных вычислений, учитывающая фактор неопределенности в определении времени выполнения работ. Решение задачи планирования осуществляется с помощью генетического алгоритма, который позволяет учитывать динамические изменения в вычислительной среде и оперативно на них реагировать.
Скачивания
Данные скачивания пока не доступны.
Литература
1. Заикин, О. С. Опыт организации добровольных вычислений на примере проектов OPTIMA@home и SAT@home / О. С. Заикин, М. А. Посыпкин, А. А. Семенов, Н. П. Храпов // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Сер. Информационные технологии, 2012. – No 5(2). – С. 340–347.
2. Anderson, D. P. Celebrating diversity in volunteer computing / D.P. Anderson, K. Reed // Proceedings of the 42nd Annual Hawai‘i International Conference on System Sciences. – Waikoloa, 2009. – P. 1–8.
3. Essa, A. An Ecient Algorithm for Sched-uling Jobs in Volunteer Computing Platforms / D.Trustram, Z. Zaidi // IEEE International Parallel Distributed Processing Symposium Work-shops, 2014. – Pp. 68-76.
4. Ujhelyi, M. Task Scheduling in Distributed Volunteer Computing Systems / M. Ujhelyi, P. Lacko, A. Paulovi // IEEE 12th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics, 2014. – P. 111–114.
5. Parkhomenko, S. S. Scheduling in Volunteer networks, based on neural network prediction of the job execution time / S. S. Parkhomenko, T. M. Ledeneva // International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems. – https://doi.org/10.1080/17445760.2018.1496435
6. Пархоменко, С. С. Составление расписания для распределённых вычислительных сетей в условиях неточных данных / С. С. Пархоменко, Т. М. Леденева // Междунар. науч.-исслед. журн.: Сб. результатов XLII заоч. науч. конф. Research Journal of International Studies. Екатеринбург: МНИЖ – 2015. – No 8. – Ч. 2. – С. 68–72.
7. Топорков, В. В. Стратегии планирования вычислений в распределенных средах / В. В. Топорков // Вестник МЭИ, 2008. – No 5. – С. 33–46.
8. Шамакина, А. В. Обзор технологий распределенных вычислений / А. В. Шамакина // Вестник ЮУрГУ. Сер. Вычислительная математика и информатика, 2014. – Т. 3, No3. – С. 51–85.
9. Топорков, В. В. Модели распределенных вычислений / В. В. Топорков. – М. : ФИЗМАТ-ЛИТ, 2004. – 320 с.
10. Пархоменко, С. С. Обучение нейронных сетей методом Левенберга-Марквардта в условия большого количества данных / С. С. Пархоменко, Т. М. Леденева // Вестник Воронеж. гос. ун-та. Сер. Системный анализ и информационные технологии. – 2014. – No 2. – С. 98–106.
11. Леденева, Т. М. Модели и методы принятия решений / Т. М. Леденева. – Воронеж : ВГТУ, 2004. – 189 с.
12. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман. – М. : Радио и связь, 1982. – 432 с.13. Гладков, В. А. Генетические алгоритмы / В. А. Гладков, В.В. Курейчик, В. М. Курейчик. – М. : Физматлит, 2010. – 368 с.
2. Anderson, D. P. Celebrating diversity in volunteer computing / D.P. Anderson, K. Reed // Proceedings of the 42nd Annual Hawai‘i International Conference on System Sciences. – Waikoloa, 2009. – P. 1–8.
3. Essa, A. An Ecient Algorithm for Sched-uling Jobs in Volunteer Computing Platforms / D.Trustram, Z. Zaidi // IEEE International Parallel Distributed Processing Symposium Work-shops, 2014. – Pp. 68-76.
4. Ujhelyi, M. Task Scheduling in Distributed Volunteer Computing Systems / M. Ujhelyi, P. Lacko, A. Paulovi // IEEE 12th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics, 2014. – P. 111–114.
5. Parkhomenko, S. S. Scheduling in Volunteer networks, based on neural network prediction of the job execution time / S. S. Parkhomenko, T. M. Ledeneva // International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems. – https://doi.org/10.1080/17445760.2018.1496435
6. Пархоменко, С. С. Составление расписания для распределённых вычислительных сетей в условиях неточных данных / С. С. Пархоменко, Т. М. Леденева // Междунар. науч.-исслед. журн.: Сб. результатов XLII заоч. науч. конф. Research Journal of International Studies. Екатеринбург: МНИЖ – 2015. – No 8. – Ч. 2. – С. 68–72.
7. Топорков, В. В. Стратегии планирования вычислений в распределенных средах / В. В. Топорков // Вестник МЭИ, 2008. – No 5. – С. 33–46.
8. Шамакина, А. В. Обзор технологий распределенных вычислений / А. В. Шамакина // Вестник ЮУрГУ. Сер. Вычислительная математика и информатика, 2014. – Т. 3, No3. – С. 51–85.
9. Топорков, В. В. Модели распределенных вычислений / В. В. Топорков. – М. : ФИЗМАТ-ЛИТ, 2004. – 320 с.
10. Пархоменко, С. С. Обучение нейронных сетей методом Левенберга-Марквардта в условия большого количества данных / С. С. Пархоменко, Т. М. Леденева // Вестник Воронеж. гос. ун-та. Сер. Системный анализ и информационные технологии. – 2014. – No 2. – С. 98–106.
11. Леденева, Т. М. Модели и методы принятия решений / Т. М. Леденева. – Воронеж : ВГТУ, 2004. – 189 с.
12. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман. – М. : Радио и связь, 1982. – 432 с.13. Гладков, В. А. Генетические алгоритмы / В. А. Гладков, В.В. Курейчик, В. М. Курейчик. – М. : Физматлит, 2010. – 368 с.
Опубликован
2018-06-20
Как цитировать
Леденёва, Т. М., & Пархоменко, С. С. (2018). Об одном подходе к планированию в сети добровольных вычислений. Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, (2), 52-59. https://doi.org/10.17308/sait.2018.2/1211
Выпуск
Раздел
Информационно-измерительные, управляющие и сетевые системы
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
