Effect of PSO Communication Topologies on Task Matching in Grid Computing
Notice bibliographique
Résumé
The ability to solve large-scale problems efficiently is one of the intrinsic values of a grid system. To maximize the throughput of the grid system, matching the submitted tasks to suitable resources is essential. This problem has been identified as the task matching problem. The task matching problem has been studied extensively in the past. Among other nature-inspired algorithms, Particle Swarm Optimization (PSO) has been used more commonly for the task matching problem and has shown promising results. Throughout the literature, the global PSO (gbest) has been chosen as the standard topology, while few other works have considered the local best (ring) topology for the task matching problem. As a result, there is a lack of research investigating the effectiveness of other topologies for the task matching problem. This knowledge gap has motivated our research to elucidate the impact of different PSO topologies on the task matching problem. We observed that the fully connected topology performed best (makespan) in many sets of experiments, but only slightly. Additionally, it was evident from the results that the pyramid topology achieved a slight edge over the other topologies in terms of makespan when all experiments were considered. However, each topology worked better on some problems and not as well on other problems. In addition, the population size significantly impacts the balance between the exploration and the exploitation search process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».