Методы комбинаторной оптимизации в задачах расположения сервисов в дата-центрах Дипломная работа студента 545 группы Шалупова Л.Б. Научный руководитель:

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Применение генетического программирования для реализации систем со сложным поведением Санкт-Петербургский Государственный Университет Информационных Технологий,
Advertisements

Задача тестирования (probing) коммуникационной сети на основе моделей комбинаторной оптимизации и многокритериального принятия решений. студент 217 группы.
ЛЕКЦИЯ 13. Курс: Проектирование систем: Структурный подход Каф. Коммуникационные и системы, Факультет радиотехники и кибернетики Московский физико-технический.
Расположение связей на диаграмме Савин Н.С. 345 гр. Научный руководитель Ю. Литвинов.
ЕМЕЛЬЯНЧЕНКО Наталья Сергеевна МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ДЛЯ ЗАДАЧ ТЕОРИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ.
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Математико-механический факультет Кафедра системного программирования Автоматизация выбора оптимальной.
Взвешенные скелеты для простых многоугольников Дипломная работа студента 544 группы Игнатьевского Сергея Васильевича Научный руководитель: К.В. Вяткина.
Мелкозернистая параллельная реализация алгоритма Монтгомери Руководитель: доктор физико- математических наук, профессор Соболевский П.И.
Система автоматизированного тестирования свойств математических моделей судов Смирнова Ольга, 545 группа Научный руководитель: К.ф.-м.н. Григорьев В.Н.
Поиск оптимального набора значений опций компиляции Студент: Чирцов Артём, ФИТ/IV Руководитель: Илья Чёрный
На тему: «ТЕМА ДИПЛОМНОГО ПРОЕКТА » Выполнила студентка Руководитель: группы ЭЗ-6 Адоц., к.э.н. Дипломный проект.
Дипломная работа Ивановой О.О., группа 545 Научный руководитель: д. ф.-м. н., профессор Терехов А.Н. Генерация кода по диаграмме активностей.
Проверка эквивалентности срединной и линейной осей многоугольника Дипломная работа студента 545 группы Подколзина Максима Валериевича Санкт-Петербургский.
1 Интеллектуальные системы Лекция 3. Информированный (эвристический) поиск Вахтин А. А.
Чижова Надежда 445 Научный руководитель: Юрий Литвинов.
Система кластеризации мульти-язычных данных большого объема Студентка: Нишневич Анастасия, 545 гр. Научный руководитель: Изъюров А.Л. Рецензент: Шалымов.
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского Факультет вычислительной математики и кибернетики Учебно-исследовательская лаборатория.
Параллельные алгоритмы для симплициального подразделения области с итерационным измельчением вблизи границы Кафедра параллельных алгоритмов Математико-Механический.
Курсовая работа студента 345 группы А. В. Алеева Научный руководитель: ведущий разработчик, ООО "Артек" А. Н. Косякин 2010.
Алгоритм
Транксрипт:

Методы комбинаторной оптимизации в задачах расположения сервисов в дата-центрах Дипломная работа студента 545 группы Шалупова Л.Б. Научный руководитель: ст.преп. Симуни М.Л.

Постановка задачи

Задача реального мира

Математическая модель w ij – расстояние между серверами, f i – ресурсы i-го сервера d ij – необходимое качество связи между сервисами, g i – необходимые ресурсы для сервиса i Найти

Методы решения Точные: метод ветвей и границ Эвристические: Модификации жадного поиска Генетические алгоритмы Муравьиный алгоритм

Реализация Алгоритмы – C++ Построение графов, рисование таблиц, генерирование входа для реализаций алгоритмов – Python

Сравнение результатов

Memetic algorithm Генетический алгоритм, который манипулирует локальными минимумами, а не всеми состояниями Быстрее сходится, хорошо распараллеливается

Результаты Генератор задач Адаптация и реализация 5 алгоритмов Методика их тестирования Рекомендации по использованию memetic algorithm

Вопросы?