Distributed and Parallel Metaheuristic-based Algorithms for Online Virtual Resource Allocation
Notice bibliographique
Résumé
In this dissertation, we propose a metaheuristic Genetic Algorithm (GA) adopted in a distributed and parallel implementation, providing a fast resource allocation approach while maintaining a good performance efficiency.In the first place, we study the role of virtual link mapping stage in online virtual network embedding (VNE) problem where virtual node mapping (VNoM) and virtual link mapping (VLiM) are conducted separately.We propose several efficient GA-based algorithms driven by nonlinear fitness functions for VLiM stage.Extensive simulation results reveal that our proposed algorithms are not only significantly faster than many existing VNE algorithms, but also better than those in performance.Although uncoordinated VNoM and VLiM stages can simplified an algorithmic implementation, a lack of coordination between them might result in low embedding outcomes.To fill this gap, in the second part, we propose a new approach that jointly coordinates virtual node and link mappings in a single stage, where the virtual link mapping is based on several efficient path searching methods.Moreover, a novel heuristic conciliation mechanism is presented to handle a possible set of infeasible link mappings.Our proposed algorithms outperform state-of-the-art VNE approaches in all performance metrics we adopted.In the last part of this dissertation, we propose a collaborative edge computing framework empowered by parked vehicles (PVs) to efficiently handle online computational tasks during peak hours.We formulate the online task offloading as a binary integer programming (BIP) problem aimed at minimizing offloading cost while maximizing accumulative rewards of PVs by sharing their idle resources.To solve the problems of time complexity and scalability of BIP, a heuristic algorithm, namely M&M, and a distributed and parallel GA-based algorithm are introduced.They are then compared with several heuristic algorithms to demonstrate their efficiency on different sizes of generic parking lots.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».