文献

J-GLOBAL ID：201802234713280293   整理番号：18A0443451

最適タスクスケジューリングのための状態空間探索における更なる調査【Powered by NICT】

Further Explorations in State-Space Search for Optimal Task Scheduling

著者 (2件)： Orr Michael ,  Sinnen Oliver
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： HiPC  ページ： 134-141  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 通信遅延を持つタスクスケジューリングの問題はNP困難である。A*のような状態空間探索アルゴリズムは,この問題を解く最適に有望なアプローチであることが示されている。割当規則化(AO)として知られている,タスクスケジューリングのための最近提案された状態空間モデルは重複回避機構を必要とせずに,最適タスクスケジューリングの問題に適用される状態空間探索法を可能にした。本論文では,AOモデルと高齢ELS状態空間モデルの両方に適用したとき二並列探索アルゴリズムの性能を調べた。これはその使用は状態空間探索に多くの異なる点の利点を提供する可能性があることを示唆した。幾つかのこれらの変異体の,すなわち深さ優先分枝限定(DFBnB)と並列探索へのAOの応用を検討した。も探索中に考慮から無効状態を防止するAOの定式化への最新情報を提示した。評価はAOはDFBnBに明確な利点を与え,並列探索アルゴリズムのためのより大きなスケーラビリティを可能にすることを示した。AOの定式化への更新は性能のいずれかの方法に大きな影響を持たない。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： NP困難 ,  *定式化
準シソーラス用語： 探索法 ,  状態空間モデル ,  探索アルゴリズム ,  通信遅れ ,  *状態空間 ,  *タスクスケジューリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： タスクスケジューリング ,  状態空間 ,  探索 ,  調査