Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 5.
-
БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ МЕТОД ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИИ ПОТОКОВ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ЗАЯВОК В GRID- СИСТЕМАХ
Д. Ю. Кравченко, Ю. А. Кравченко, В. В. Курейчик, А.Э. Саак2020-07-20Аннотация ▼Статья посвящена решению задачи диспетчеризации потоков параллельных заявок в
пространственно-распределённых вычислительных системах. Актуальность задачи обос-
нована значительным ростом востребованности парадигмы распределенных вычислений в
условиях информационного переполнения и неопределенности. В статье рассмотрены про-
блемы диспетчирования заявок пользователей, требующих для своего обслуживания не-
сколько процессоров одновременно, что выходит за рамки классической теории расписа-
ний. Проанализированы аспекты эффективности применения эвристических алгоритмов
диспетчирования планарными ресурсами. Определены причины их недостаточности как по
результативности, так и по эмпиричности подходов. Предложено решать задачу диспет-
черизации параллельных заявок на основе комплексного применения коалиции интеллекту-
альных агентов и событийной имитационной модели. Классификацию поступающих на
вход заявок предлагается проводить на основе применения модифицированного биоинспи-
рированного метода оптимизации поиском кукушки. Совместное использование коалиции
интеллектуальных агентов и биоинспирированного метода позволит обеспечить беспреце-
дентный параллелизм вычислений, а последующее определение путей обработки классифи-
цированных заявок на основе имитационной модели сформирует наборы альтернативных
решений, позволяющих ускорить решение задач и оптимизировать распределение имею-
щихся вычислительных ресурсов в зависимости от наборов поступающих заявок. Для оцен-
ки эффективности предложенного подхода разработан программный продукт и проведе-
ны эксперименты с разным количеством поступающих на вход заявок. Каждая поступаю-
щая на вход заявка имеет определенный набор атрибутов, являющийся вектором призна-
ков заявки. Степень сходства вектора признаков заявки и эталонного вектора признаков
вершины в распределяющей имитационной модели является критерием классификации
заявки. Для повышения качества процесса диспетчеризации введены новые процедуры дуб-
лирования неклассифицированных заявок, позволяющие интенсифицировать поиск совпаде-
ний в векторах признаков. Также предусмотрены резервные траектории диспетчеризации
необходимые для обработки прецедентов появления на входах заявок с абсолютным при-
оритетом. Полученные количественные оценки демонстрируют экономию времени при
решении задач относительно большой размерности (от 500000 вершин) не менее 10 %.
Временная сложность в рассмотренных примерах составила . Описанные исследова-
ния имеют высокий уровень теоретической и практической значимости и напрямую связа-
ны с решением классических задач искусственного интеллекта, направленных на поиск
скрытых зависимостей и закономерностей на множестве больших данных. -
ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИИ
В.В. Курейчик , А.Э. Саак , Вл.Вл. Курейчик2021-07-18Аннотация ▼Рассмотрена одна из важных задач оптимизации – задача диспетчеризации. Она от-
носится к классу NP- сложных оптимизационных задач. В работе приведена и описана
постановка задачи диспетчеризации. Здесь массив заявок пользователей на компьютерноеобслуживание в Grid- системах моделируется протяжённой линейной полиэдралью коор-
динатных ресурсных прямоугольников. При этом диспетчирование представляется лока-
лизацией линейной полиэдрали в оболочку области вычислительно-временных ресурсов сис-
темы согласно многоцелевому критерию качества применяемого назначения заявок на об-
служивание. В связи со сложностью данной задачи для ее эффективного решения предла-
гаются методы эволюционного моделирования. В статье предложена и описана модифи-
цированная архитектура эволюционного поиска. В качестве модификации введены допол-
нительно три блока. Это блок «внешней среды», блок эволюционной адаптации и блок «не-
перспективных решений». Для ее реализации авторами разработан модифицированный
эволюционный алгоритм, использующий в качестве отбора решений модели эволюций Ч.
Дарвина и Ж. Б. Ламарка. Это позволяет значительно сократить время получения резуль-
тата, частично решить проблему преждевременной сходимости алгоритма и получать
наборы квазиоптимальных решений за полиномиальное время. Разработан программный
модуль на языке C#. Проведен вычислительный эксперимент на тестовых примерах. Про-
веденные экспериментальные исследования, показали, что качество решений, полученных
на основе разработанного эволюционного алгоритма, в среднем на 5 процентов превосхо-
дит результаты решений, полученные с использованием известных алгоритмов последова-
тельного, начально-кольцевого и уровневого при сопоставимом времени, что говорит об
эффективности предложенного подхода. -
ЦЕНТРАЛЬНО-КОЛЬЦЕВОЙ ПОЛИНОМИАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО-ВРЕМЕННЫХ РЕСУРСОВ В ГРИД-СИСТЕМАХ
Д.Ю. Кравченко , Ю.А. Кравченко , Э. В. Кулиев , А.Э. Саак2022-08-09Аннотация ▼Статья посвящена решению задачи распределения вычислительно-временных ресурсов в
грид-системах на основе адаптации используемых полиномиальных алгоритмов к квадратич-
ным типам заявок пользователей. Актуальность задачи обоснована значительным ростом
востребованности парадигмы распределенных вычислений в условиях информационного пере-
полнения и неопределенности. В статье рассмотрены проблемы диспетчирования гетероген-
ных вычислительных ресурсов при решении сложных профессиональных и научных задач, по-
ступающих в различные моменты времени, на основе классификации по значимым признакам
соответствия и готовности ресурса. Проведен сравнительный обзор существующих аналогов.
Сформулирована постановка решаемой задачи в контексте выбранной тематики исследова-
ния. Обоснована проблема диспетчирования грид-систем с централизованной архитектурой,
которая использует технологию мульти-сайтного выполнения задач. Применение данной архи-
тектуры требует разработки эвристических алгоритмов распределения вычислительных ре-
сурсов с функцией учета свойств массивов заявок пользователей и оценки соответствия распи-
сания. Исключение возникновения ошибок диспетчирования требует разработки формального
аппарата, который будет выявлять закономерности множества заявок, введет их типизацию
и построит эвристические алгоритмы с оценкой качества, адаптированные под соответст-
вующие типы. Разработка такого формального аппарата несомненно является актуальной
задачей. Не менее важной задачей в рамках создания данного аппарата является построение
модели паритетности ресурсов и моделей взаимодействия пользователей и вычислительнойсистемы. Авторами предложено решать задачу диспетчирования вычислительных ресурсов на
основе разработки и исследования полиномиальных алгоритмов диспетчирования массивами
заявок гиперболического типа. Основной теоретической значимостью данного исследования
является создание формального аппарата среды диспетчирования, включающего определение
ресурсного прямоугольника, как модели заявки пользователя, на основе выполнения операций в
среде диспетчирования над этими ресурсными прямоугольниками. Научная новизна исследова-
ния заключается в разработке центрально-кольцевого полиномиального алгоритма распределе-
ния вычислительно-временных ресурсов в грид-системах, который отличается от существую-
щих алгоритмов диспетчирования вычислительных систем адаптацией к квадратичным типам
заявок пользователей и позволяет повысить эффективность распределения вычислительно-
временных ресурсов. Для оценки эффективности предложенного алгоритма разработано про-
граммное приложение и проведен вычислительный эксперимент с разным количеством сфор-
мированных классов вычислительных ресурсов. Полученные сравнительные результаты прове-
денных экспериментальных исследований подтверждает эффективность предложенного ал-
горитма распределения вычислительно-временных ресурсов. Описанные исследования имеют
высокий уровень теоретической и практической значимости и напрямую связаны с решением
классических задач искусственного интеллекта. -
ИНТЕГРИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИИ ЗАЯВОК
А.Э. Саак , Л. А. Гладков , Н. В. Гладкова2023-02-17Аннотация ▼Рассматривается задача диспетчеризации. Рассмотрена парадигма организации
распределенных вычислений на основе Grid-компьютинга. Приведена классификация систем
диспетчирования задач. Описаны различные подходы к решению задачи диспетчирования. При-
ведена модель задачи обслуживания заявок на основе принципов теории систем массового об-
служивания. Сформулирована постановка задачи на основе Grid-диспетчирования. Предложе-
но понятие ресурсного прямоугольника. Определена среда диспетчирования ресурсных прямо-
угольников. Предложена модель позволяющая формализовать заявку пользователя на обслужи-
вание понятием ресурсного (неэвклидова) прямоугольника. Вместо принципа оптимизации на
основе машинного поиска лучшего распределения массива ресурсных прямоугольников,
предложен эвристический принцип, что позволило снизить объем необходимых вычислений.
Предложенный эвристический алгоритм диспетчирования позволяет учитывать свойст-
ва массива и выполнять оценку качества решений. Построены модели среды спроса в форме единичных кубических граней. Модель кубических граней обобщена на эксперимент ку-
бических слоев. Приведено описание используемой модели спроса. Построена модель среды
предложений ресурсов в форме канонической пирамиды и введено понятие канонического
эксперимента спроса- предложения на модельные однородные ресурсные элементы. Введе-
но усечение эксперимента спроса- предложения. Предложена гибридная модель на основе
сочетания эволюционных принципов поиска и методов нечеткого управления. Для решения
задач диспетчеризации предложено использовать эволюционные алгоритмы. Разработана
модифицированная методика кодирования решений и новые модификации генетических
операторов для решения задач диспетчеризации. Представлена структурная схема алго-
ритма решения рассматриваемой задачи с учетом использования нечеткого логического
контроллера Выполнено компьютерное моделирование и приведены результаты вычисли-
тельных экспериментов. Выявлены особенности предложенного метода, сформулированы
его достоинства и недостатки -
БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ МЕТОД КЛАССИФИКАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ДИСПЕТЧИРОВАНИЯ В ГРИД-СИСТЕМАХ
Д.Ю. Кравченко , Ю.А. Кравченко, В. В. Марков , А.Э. Саак2021-11-14Аннотация ▼Статья посвящена решению задачи диспетчирования распределенных вычислитель-
ных ресурсов на основе их классификации методом биоинспирированного поиска для повы-
шения эффективности функционирования грид-систем. Актуальность задачи обоснована
значительным ростом востребованности парадигмы распределенных вычислений в услови-
ях информационного переполнения и неопределенности. В статье рассмотрены проблемы
диспетчирования гетерогенных вычислительных ресурсов при решении сложных профес-
сиональных и научных задач, поступающих в различные моменты времени, на основе клас-
сификации по значимым признакам соответствия и готовности ресурса. Проведен срав-
нительный обзор существующих аналогов. Сформулирована постановка решаемой задачи вконтексте выбранной тематики исследования. Обоснована стратегия выбора биоинспи-
рированного моделирования для решения поставленной задачи. Проанализированы аспекты
эффективности применения различных децентрализованных биоинспирированных мето-
дов. Предложено решать задачу диспетчирования вычислительных ресурсов на основе
определения соответствия ресурса необходимому классу. Классификация проводиться на
основе применения биоинспирированного метода оптимизации, построенного на основе
алгоритма поиска косяком рыб. Использование популяционного биоинспирированного ме-
тода позволяет обеспечить беспрецедентный параллелизм получения альтернативных
решений и оптимизировать распределение имеющихся вычислительных ресурсов в зависи-
мости от наборов значимых признаков. Объектом исследования являются процессы клас-
сификации данных, включающие в себя упорядоченные последовательности действий, на-
правленных на распределение вычислительных ресурсов по классам решаемых задач. Предме-
том исследования являются биоинспирированные методы решения задачи классификации
данных в грид-системах. Для оценки эффективности предложенного метода разработано
программное приложение и проведен вычислительный эксперимент с разным количеством
сформированных классов вычислительных ресурсов. Каждый вычислительный ресурс имеет
определенный набор атрибутов, являющийся вектором его признаков. Косинусная мера сход-
ства вектора признаков ресурса и вектора признаков определенного класса является крите-
рием классификации. Для повышения качества процесса диспетчирования задача классифи-
кации вычислительных ресурсов решена для множества вариантов организации потоков
сложных решаемых задач в грид-системах. Полученные количественные оценки демонстри-
руют экономию времени при решении задач диспетчирования распределенных вычислитель-
ных ресурсов на основе их классификации методом биоинспирированного поиска не менее
7 %. Временная сложность в рассмотренных примерах составила . Описанные ис-
следования имеют высокий уровень теоретической и практической значимости и напря-
мую связаны с решением классических задач искусственного интеллекта.
1 - 5 из 5 результатов
