Решение задачи распределения нагрузки в двухпроцессорной системе на основе нейронных сетей

В статье рассматривается планирование распределения потока не связанных между собой задач в многопроцессорной системе. Предлагается подход, основанный на использовании ассоциативных нейронных сетей. В случае двухпроцессорной системы его применение полностью решает поставленную задачу за O(M) опер...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2008
Hauptverfasser: Крыжановский, М.В., Мальсагов, М.Ю.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7147
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Решение задачи распределения нагрузки в двухпроцессорной системе на основе нейронных сетей / М.В. Крыжановский, М.Ю. Мальсагов // Штучний інтелект. — 2008. — № 3. — С. 548-557. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-7147
record_format dspace
spelling Крыжановский, М.В.
Мальсагов, М.Ю.
2010-03-24T18:10:10Z
2010-03-24T18:10:10Z
2008
Решение задачи распределения нагрузки в двухпроцессорной системе на основе нейронных сетей / М.В. Крыжановский, М.Ю. Мальсагов // Штучний інтелект. — 2008. — № 3. — С. 548-557. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7147
681.3
В статье рассматривается планирование распределения потока не связанных между собой задач в многопроцессорной системе. Предлагается подход, основанный на использовании ассоциативных нейронных сетей. В случае двухпроцессорной системы его применение полностью решает поставленную задачу за O(M) операций.
У статті розглядається планування розподілу потоку не пов’язаних між собою завдань у багатопроцесорній системі. Пропонується підхід, що ґрунтується на використанні асоціативних нейронних мереж. У випадку двопроцесорної системи його застосування цілком вирішує поставлене завдання за О(М) операцій.
In the paper a scheduling distribution stream of disappeared tasks in multiprocessor system problem is considered. The approach which based on the associative neural network is proposed. In the system with two processors, this method solves the problem in О(М) operations.
Работа поддержана грантом РФФИ (06-01-00109).
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Нейросетевые и нечеткие системы
Решение задачи распределения нагрузки в двухпроцессорной системе на основе нейронных сетей
Вирішення завдання розподілу навантаження у двопроцесорній системі на основі нейронних мереж
Problem Solution of Distribution Stream of Tasks in System with Two Processors Based on Neural Networks
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Решение задачи распределения нагрузки в двухпроцессорной системе на основе нейронных сетей
spellingShingle Решение задачи распределения нагрузки в двухпроцессорной системе на основе нейронных сетей
Крыжановский, М.В.
Мальсагов, М.Ю.
Нейросетевые и нечеткие системы
title_short Решение задачи распределения нагрузки в двухпроцессорной системе на основе нейронных сетей
title_full Решение задачи распределения нагрузки в двухпроцессорной системе на основе нейронных сетей
title_fullStr Решение задачи распределения нагрузки в двухпроцессорной системе на основе нейронных сетей
title_full_unstemmed Решение задачи распределения нагрузки в двухпроцессорной системе на основе нейронных сетей
title_sort решение задачи распределения нагрузки в двухпроцессорной системе на основе нейронных сетей
author Крыжановский, М.В.
Мальсагов, М.Ю.
author_facet Крыжановский, М.В.
Мальсагов, М.Ю.
topic Нейросетевые и нечеткие системы
topic_facet Нейросетевые и нечеткие системы
publishDate 2008
language Russian
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Вирішення завдання розподілу навантаження у двопроцесорній системі на основі нейронних мереж
Problem Solution of Distribution Stream of Tasks in System with Two Processors Based on Neural Networks
description В статье рассматривается планирование распределения потока не связанных между собой задач в многопроцессорной системе. Предлагается подход, основанный на использовании ассоциативных нейронных сетей. В случае двухпроцессорной системы его применение полностью решает поставленную задачу за O(M) операций. У статті розглядається планування розподілу потоку не пов’язаних між собою завдань у багатопроцесорній системі. Пропонується підхід, що ґрунтується на використанні асоціативних нейронних мереж. У випадку двопроцесорної системи його застосування цілком вирішує поставлене завдання за О(М) операцій. In the paper a scheduling distribution stream of disappeared tasks in multiprocessor system problem is considered. The approach which based on the associative neural network is proposed. In the system with two processors, this method solves the problem in О(М) operations.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7147
citation_txt Решение задачи распределения нагрузки в двухпроцессорной системе на основе нейронных сетей / М.В. Крыжановский, М.Ю. Мальсагов // Штучний інтелект. — 2008. — № 3. — С. 548-557. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT kryžanovskiimv rešeniezadačiraspredeleniânagruzkivdvuhprocessornoisistemenaosnoveneironnyhsetei
AT malʹsagovmû rešeniezadačiraspredeleniânagruzkivdvuhprocessornoisistemenaosnoveneironnyhsetei
AT kryžanovskiimv viríšennâzavdannârozpodílunavantažennâudvoprocesorníisistemínaosnovíneironnihmerež
AT malʹsagovmû viríšennâzavdannârozpodílunavantažennâudvoprocesorníisistemínaosnovíneironnihmerež
AT kryžanovskiimv problemsolutionofdistributionstreamoftasksinsystemwithtwoprocessorsbasedonneuralnetworks
AT malʹsagovmû problemsolutionofdistributionstreamoftasksinsystemwithtwoprocessorsbasedonneuralnetworks
first_indexed 2025-12-07T17:47:32Z
last_indexed 2025-12-07T17:47:32Z
_version_ 1850872590967504896