Exact and Hybrid Solutions for the Multi-Objective VM Reassignment Problem
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Machine Reassignment is a challenging problem for constraint programming (CP) and mixed integer linear programming (MILP) approaches, especially given the size of data centres. Hybrid solutions mixing CP and heuristic algorithms, such as, large neighbourhood search (CBLNS), also struggle to address the problem given its size and number of constraints. The multi-objective version of the Machine Reassignment Problem is even more challenging and it seems unlikely for CP, MILP or hybrid solutions to obtain good results in this context. As a result, the first approaches to address this problem have been based on other optimisation methods, including metaheuristics. In this paper we study three things: (i) under which conditions a mixed integer optimisation solver, such as IBM ILOG CPLEX, can be used for the Multi-objective Machine Reassignment Problem; (ii) how much of the search space can a well-known hybrid method such as CBLNS explore; and (iii) can we find a better hybrid approach combining MILP or CBLNS and an- other recent metaheuristic proposed for the problem (GeNePi). We show that MILP can handle only small or medium scale data centres, and with some relaxations, such as, an optimality tolerance gap and a limited number of directions explored in the search space. CBLNS on the other hand struggles with the problem in general but achieves reasonable performance for large instances of the problem. However, we show that our hybridisation improves both the quality of the set of solutions (CPLEX+GeNePi and CBLNS+GeNePi improve the solutions by +17.8% against CPLEX alone and +615% against CBLNS alone) and number of solutions (8.9 times more solutions than CPLEX alone and 56.76 times more solutions than CBLNS alone), while the processing time of CPLEX+GeNePi and CBLNS+GeNePi increases only by 6% and 16.4% respectively. Overall, the study shows that CPLEX+GeNePi is the best algorithm for small instances (CBLNS+GeNePi only gets 45.2% of CPLEX+GeNePi’s hypervolume) while CBLNS+GeNePi is better than the others on large instances (that CPLEX+GeNePi cannot address).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle