Оптимізація планування розподілу завдань і транспортування пакетів даних у розподіленій обчислювальній мережі

• Published in: Системні дослідження та інформаційні технології
• Date: 2016
• Main Authors: Краснюк, Р.П., Цегелик, Г.Г.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2016
• Subjects: Методи оптимізації, оптимальне управління і теорія ігор
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/134016
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Оптимізація планування розподілу завдань і транспортування пакетів даних у розподіленій обчислювальній мережі / Р.П. Краснюк, Г.Г. Цегелик // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2016. — № 2. — С. 81-91. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.

Розглянуто задачі об’ємно-календарного планування розподілу завдань і транспортування пакетів даних у розподіленій обчислювальній мережі. Виконано математичну постановку, сформульовано ефективні обчислювальні алгоритми та отримано наближені розв’язки цих задач. Показано ефективність запропонованих обчислювальних алгоритмів щодо побудови наближеного розв’язку одно- та багатокритеріальних задач оптимізації на основі порівняльного аналізу застосування цих алгоритмів на тестових прикладах. Зроблено висновок про обчислювальну ефективність запропонованих алгоритмів зі збільшенням розмірностей задач. The problems of volume-scheduling of distribution tasks and transportation of data packets in a distributed computing network were studied. The mathematical statement was made, effective computational algorithms were developed, and approximate solutions of these problems were obtained. The efficiency was shown of the proposed computational algorithms to build an approximate solution for single- and multi optimization problems on the basis of a comparative analysis of the application of these algorithms using test examples. The conclusion was made about the time complexity of proposed algorithms.