Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Название статьи
- ПРИМЕНЕНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА В ЗАДАЧАХ ПЛАНИРОВАНИЯ ЗАДАНИЙ МНОГОПРОЦЕССОРНОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
- Авторы
- Абакумов Евгений Михайлович abakumov@vniia.ru, канд. техн. наук; начальник отделения, ФГУП "Всероссийский научно-исследовательский институт автоматики", Москва, Россия
Петунин Сергей Александрович petunin@vniia.ru, канд. физ.-мат. наук; главный специалист, ФГУП "Всероссийский научно-исследовательский институт автоматики им. Н. Л. Духова", Москва, Россия Тел. 8 (499) 972-57-00
Новиков Алексей Борисович alexey.b.novikov@gmail.com, старший научный сотрудник, ФГУП "Всероссийский научно-исследовательский институт автоматики им. Н. Л. Духова", Москва, Россия Тел. 8 (499) 972-57-00
- В разделе
- ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ
- Ключевые слова
- метаэвристика / генетический алгоритм / параллельный алгоритм / планирование
- Год
- 2015 номер журнала 4 Страницы 8 - 12
- Индекс УДК
- 681.3
- Код EDN
- Код DOI
- Тип статьи
- Научная статья
- Аннотация
- Описана проблема управления очередью пользовательских заданий, поступающих в высокопроизводительную вычислительную систему. Расширенное представление пользовательского задания не позволяет эффективно использовать простые эвристические алгоритмы. Для решения этой проблемы разработан параллельный генетический алгоритм, позволяющий учитывать дополнительную информацию о задаче и системе. Эта информация позволяет повышать качество планирования. Описаны различные подходы к распараллеливанию генетического алгоритма. В качестве целевой функции выступает оценка, полученная путем моделирования выполнения плана задач на модели комплекса.
- Полный текст статьи
- Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Список цитируемой литературы
-
Garey M., Johnson D. Computers and intractability: a guide to the theory of NP-Completeness. - New York: W.H. Freeman and Co., 1990. - 338 p.
Новиков А. Б., Петунин С. А. Влияние специализированных алгоритмов планирования заданий на эффективность использования вычислительных ресурсов в частных случаях. XIII международный семинар "супервычисления и математическое моделирование": Сборник материалов международного семинара "супервычисления и математическое моделирование" // РФЯЦ-ВНИИЭФ. 2011. С. 120-123.
Cirne W., Berman F. When the Herd is Smart: Aggregate Behavior in the Selection of Job Request // IEEE Trans. and Par. and Distr. System. 2003. 14(2).
Cirne W., Berman F. A Model for Moldable Supercomputer Jobs // Proc. International Parallel and Distributed Computing Symposium (IPDPS). 2001.
Новиков А. Б. Алгоритмы планирования масштабируемых заданий кластерной вычислительной системы // Молодой ученый. 2011. № 11. Т. 1. С. 74-79.
Новиков А. Б. Генетический алгоритм планирования конкурирующих за канал передачи данных пластичных заданий // Там же. 2012. № 12. С. 143-145.
Holland, J. H. "Adaptation in Natural and Artificial Systems". - University of Michigan, Ann Arbor, 1975.
Мамойленко С. Н., Ефимов А. В. "Алгоритмы планирования решения масштабируемых задач на распределенных вычислительных системах" // Вестник СибГУТИ. 2010. № 2. С. 66.
Куприянов М. С., Матвиенко Н. И. Генетические алгоритмы и их реализации в системах реального времени // Информационные технологии. 2001. № 1. С. 17-21.
Чеканин В. А. Сравнительный анализ эвристических алгоритмов для решения задачи трёхмерной упаковки объектов // Прикладная информатика и математическое моделирование: Межвузовский сборник научных трудов. - М.: МГУП, 2009. С. 179-188.
Джонс М. Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс; Пер. с англ. А. И. Осипов. - М.: ДМК Пресс, 2006. - 312 с.
- Купить
