Heurističko raspoređivanje na zahtjev u raspodijeljenoj okolini

diplomski rad

• Naslov (engleski): On-line Scheduling Heuristics in Distributed Environments
• Autor: Vlaho Poluta
• Mentor: Domagoj Jakobović (mentor)
• Član povjerenstva: Domagoj Jakobović (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Stjepan Groš (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Čupić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2016-07-12, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Rad se bavi specifičnim tipom raspoređivanja na paralelnim strojevima. Bavi se raspoređivanjem poslova na izvršne čvorove kroz mrežu servera za raspoređivanje. Pri tome je cilj optimizacija vremena trajanja. U ovom problemu izvršni čvorovi predstavljaju strojeve sa ograničenjima pridruživanja poslova. Svaki posao je ograničen na samo jedan stroj, a početak izvođenja mu može ovisiti o nekom drugom zadatku. Rad opisuje tri faze rješavanja problema. U svakoj od faza je predstavljen dio sustava i neke rukom pisane heuristike koje su korištene u rješavanju problema. Rad isto predstavlja neke tehnike strojnog učenja poput genetskog programiranja i neuronskih mreža koje su korištene da bi se proizvele što bolje heuristike.

Sažetak (engleski)

This thesis tackles a specific type of multiple machine scheduling problem. It deals with scheduling tasks on executing nodes through a network of scheduling servers, where the goal is to optimize the makespan. In this problem executing nodes represent the machines with eligibility restrictions. Tasks are machine bound because every task can only be executed at a specific machine and they can also be precedence constrained to other tasks. The thesis describes the tackling of the problem in three phases. Each of those phases presents a part of the system and some hand written heuristics that were used in order to solve the problem. The thesis also presents some machine learning techniques, like genetic programming and neural networks, which were used in order to produce the best possible heuristics.

• Ključne riječi: Raspoređivanje; paralelni strojevi; heuristike raspoređivanja; izvođenje u realnom vremenu; raspodijeljena okolina; ograničenja u resursima; ograničenja pridruživanja poslova; tehnike strojnog učenja; genetsko programiranje; suradnička koevolucija; umjetne neuronske mreže
• Ključne riječi (engleski): Scheduling; multiple machines; scheduling heuristics; on-line execution; distributed environment; resource constrained; machine eligibility restrictions; machine learning techniques; genetic programming; artificial neural networks
• Jezik: engleski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:616818
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-02-06 11:22:26