tailieunhanh - Áp dụng chiến lược tiến hóa vi phân để nâng cao hiệu suất của điện toán đám mây

Bài báo này đề xuất một thuật toán lập lịch luồng công việc mới IODE nhằm cực tiểu hóa thời gian hoàn thành luồng công việc trong môi trường thực thi điện toán đám mây. Các thực nghiệm đã chỉ ra chất lượng lời giải của thuật toán IODE tốt hơn các thuật toán đối sánh là Random, PSO_H và EGA. | JOURNAL OF SCIENCE OF HNUE Natural Sci. 2017, Vol. 62, No. 3, pp. 88-96 This paper is available online at DOI: ÁP DỤNG CHIẾN LƯỢC TIẾN HÓA VI PHÂN ĐỂ NÂNG CAO HIỆU SUẤT CỦA ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY Phan Thanh Toàn1, Đặng Quốc Hữu2, Nguyễn Thế Lộc3 và Nguyễn Doãn Cường4 1 Khoa Sư phạm Kĩ thuật, Trường Đại học Sư Phạm Hà Nội 2 Trung tâm Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Thương Mại 3 Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 4 Viện Công nghệ Thông tin, Viện Khoa học Công nghệ Quân Sự Tóm tắt. Trong thực tiễn và nghiên cứu khoa học có nhiều bài toán được biểu diễn dưới dạng mô hình luồng công việc như lập lịch cho dây chuyền sản xuất, lập lịch điều phối tài nguyên trong hệ điều hành, lập lịch thời khóa biểu. Lập lịch là hoạt động nhằm gán các tác vụ vào thực hiện trên các tài nguyên tính toán và thảo mãn các ràng buộc về thứ tự các tác vụ trong luồng công việc cũng như các giới hạn về tài nguyên. Đa số các bài toán thuộc họ lập lịch đã được chứng minh thuộc lớp NP-Khó [1], do vậy việc tìm ra các thuật toán lập lịch nhằm cực tiểu hóa thời gian hoàn thành luồng công việc là một lĩnh vực khó và đã thu hút được sự quan tâm của nhiều nhà khoa học. Bài báo này đề xuất một thuật toán lập lịch luồng công việc mới IODE nhằm cực tiểu hóa thời gian hoàn thành luồng công việc trong môi trường thực thi điện toán đám mây. Các thực nghiệm đã chỉ ra chất lượng lời giải của thuật toán IODE tốt hơn các thuật toán đối sánh là Random, PSO_H và EGA. Từ khóa: Lập lịch luồng công việc, ứng dụng luồng công việc, điện toán đám mây, tiến hóa vi phân. 1. Mở đầu Luồng công việc (workflow) là một chuỗi có thứ tự các tác vụ (task) có thể được thực hiện đồng thời hay tuần tự nếu dữ liệu đầu ra của tác vụ này là đầu vào của tác vụ kế tiếp. Rất nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khoa học khác nhau đều yêu cầu phải xử lí một lượng lớn dữ liệu được tổ chức theo dạng luồng công việc như Montage [2], CyberShake [3], Epigenomics [4], LIGO .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.