This article presents the application of Virtual Savant to solve resource allocation problems, a widelystudied area with several real-world applications. Virtual Savant is a novel soft computing method that uses machine learning techniques to compute solutions to a given optimization problem. Virtual Savant aims at learning how to solve a given problem from the solutions computed by a reference algorithm, and its design allows taking advantage of modern parallel computing infrastructures. The proposed approach is evaluated to solve the Knapsack Problem, which models different variant of resource allocation problems, considering a set of instances with varying size and difficulty. The experimental analysis is performed on an Intel Xeon Phi many-core server. Results indicate that Virtual Savant is able to compute accurate solutions while showing good scalability properties when increasing the number of computing resources used.
This article presents the application of soft computing methods for solving the problem of designing and optimizing cloud-based Content Distribution Networks (CDN). A multi-objective approach is applied to solve the resource provisioning problem for building the infrastructure for the network, considering the objectives of minimizing the cost of the virtual machines, network, and storage, and the maximization of the quality-of-service provided to end-users. A specific brokering model is proposed to allow a single cloud-based CDN to be able to host multiple content providers applying a resource sharing strategy. Following the proposed brokering model, three multiobjective evolutionary approaches are studied for the offline optimization of resource provisioning and a greedy heuristic method is proposed for addressing the online routing of contents. The experimental evaluation of the proposed approach is performed over a set of realistic problem instances. The obtained experimental results indicate that the proposed approach is effective for designing and optimizing cloud-based Content Distribution Networks: total costs are reduced by up to 10.34% while maintaining high quality-of-service values.
Аннотация. Модель Multi-Bulk Synchronous Parallel (Multi-BSP)-это модель параллельного программирования для многоядерных машин, которая расширяет классическую модель Bulk Synchronous Parallel. Multi-BSP направлена на поддержку разработки алгоритмов и оценки времени их работы. Эта модель в значительной степени опирается на правильное вычисление параметров, которые характеризуют оборудование. Конечно, использование оборудования также зависит и от особенностей задач и алгоритмов, применяемых для их решения. В этой статье представлен полуавтоматический подход к решению задач с применением параллельных алгоритмов на основе модели Multi-BSP. Вопервых, характеристики конкретного многоядерного компьютера определяются путем применения автоматической процедуры. После этого аппаратная архитектура, обнаруженная на предыдущем этапе, применяется для разработки переносимого параллельного алгоритма. Наконец, выполняется точная настройка параметров для повышения общей эффективности. Мы предлагаем бенчмарк для измерения параметров, которые характеризуют расходы на коммуникации и синхронизацию в конкретном оборудовании. Наш подход обнаруживает иерархическую структуру многоядерной архитектуры и вычисляет параметры для каждого уровня. Вторым вкладом нашего исследования является предложение системы поддержки Multi-BSP. Она позволяет разрабатывать алгоритмы, применяя рекурсивную методологию к иерархическому дереву, уже построенному с помощью бенчмарка, уделяя особое внимание трем элементарным функциям и основываясь на стратегии «разделяй и властвуй». Валидация предлагаемого метода производилась путем изучения алгоритма, реализованного в прототипе механизма Multi-BSP, тестирования различных конфигураций параметров, которые лучше всего подходят для каждой задачи, и использования трех различных высокопроизводительных многоядерных компьютеров.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.