Please use this identifier to cite or link to this item:
http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/18454
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Δραγάζης, Σπυρίδων-Κωνσταντίνος | - |
dc.date.accessioned | 2022-10-06T10:22:53Z | - |
dc.date.available | 2022-10-06T10:22:53Z | - |
dc.date.issued | 2022-09-20 | - |
dc.identifier.uri | http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/18454 | - |
dc.description.abstract | Η κάτωθι διπλωματική εργασία μελετά το πρόβλημα Χρονοδρομολόγησης Εργασιών Υπό Αβε- βαιότητα σε μία μηχανή. Σκοπός των αλγορίθμων που αναπτύχθηκαν είναι η ελαχιστοποίηση μίας αντικειμενικής συνάρτησης η οποία είναι το άθροισμα των χρόνων αποπεράτωσης κάθε εργασίας. Πιο συγκεκριμένα, η κλάση των προβλημάτων Χρονοδρομολόγησης Εργασιών εί- ναι από τα πλέον πιο μελετημένα προβλήματα στον τομέα των Αλγορίθμων και της Επιχειρη- σιακής Έρευνας απαριθμώντας ποικίλες εφαρμογές, με γνωστότερη τον προγραμματισμό των χρονοδρομολογητών στα λειτουργικά συστήματα των υπολογιστών. Οι δύο μεγάλες κατηγορίες προβλημάτων Χρονοδρομολόγησης διαφέρουν στην εκ των προτέρων γνώση του ακριβούς με- γέθους των εργασιών. Σημειώνουμε ότι και οι δύο κατηγορίες έχουν μελετηθεί εκτενώς στην βι- βλιογραφία. Συνήθως, στην πλειοψηφία των αλγορίθμων που μελετούνται καθώς και στις πραγ- ματικές εφαρμογές ο χρονοδρομολογητής δεν γνωρίζει το ακριβές μέγεθος κάθε εργασίας. Σε σημερινές εφαρμογές, όμως, έχουν αναπτυχθεί αλγόριθμοι συμπίεσης εργασιών ή βελτιστοποίη- σης του εκτελέσιμου κώδικα που φέρουν, καθιστώντας πλέον εφικτή την δυνατότητα να δώσουν πληροφορία για το ακριβές μέγεθος της κάθε εργασίας. Ακολουθώντας αυτό το μοντέλο μελετή- θηκαν αρχικά οι κυριότεροι αλγόριθμοι χρονοδρομολόγησης για αγνώστου μεγέθους εργασίες. Κατόπιν, ορμώμενοι από ιδέες από τον τομέα των Αλγορίθμων καθοδηγούμενων από την Μηχα- νική Μάθηση συνδυάσαμε τους κλασικούς αλγορίθμους με νέους που μαθαίνουν το πραγματικό μέγεθος κάθε εργασίας κατά την διάρκεια της εκτέλεσης. Συνολικά, ο αλγόριθμος που κατα- σκευάστηκε είναι εύρωστος και συνεπής. Δηλαδή, διατηρεί καλή απόδοση όταν έχουμε μεγάλα σφάλματα καθώς και πλησιάζει τις επιδόσεις του βέλτιστου αλγορίθμου υπό την προϋπόθεση ότι τα σφάλματα είναι αρκούντως μικρά. Να σημειώσουμε ότι ο βέλτιστος αλγόριθμος έχει πρότερη γνώση του ακριβούς μεγέθους κάθε εργασίας. | en_US |
dc.language | en | en_US |
dc.subject | Clairvoyant Scheduling | en_US |
dc.subject | Non-Clairvoyant Scheduling | en_US |
dc.subject | Explorable Uncertainty | en_US |
dc.subject | Learning Augmented Algorithms | en_US |
dc.subject | Competitive Analysis | en_US |
dc.subject | Round Robin Algorithm | en_US |
dc.title | Αλγόριθμοι Δρομολόγησης με Εκτίμηση της Χρονικής Διάρκειας των Εργασιών σε Πραγματικό Χρόνο | en_US |
dc.description.pages | 65 | en_US |
dc.contributor.supervisor | Φωτάκης Δημήτριος | en_US |
dc.department | Τομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής και Υπολογιστών | en_US |
dc.description.notes | This diploma thesis revisits the problem of Non Clairvoyant Scheduling Under Explorable Un- certainty. The problem we are interested in is to schedule a set of jobs either on a single or on multiple machines. Our goal is to minimize the sum of completion times. In general, Scheduling is one of the most well-studied problems in Computer Science and Operations Research liter- ature with a huge variety of real world applications. In the majority of the scheduling models, the assumption that all characteristics of a job are known in advance, is followed. More analyti- cally, the two main categories in scheduling are divided based on the a priori or not knowledge of the exact characteristics of the jobs. Clairvoyant scheduling studies the case where we are, in advance, aware of the exact features of a job. On the contrary, we talk about non clairvoyant scheduling when there is absence of the characteristics of the jobs until their completion. In prac- tice, in majority of real world applications the exact knowledge of jobs’ features is not possible. In this work, we study the algorithmic aspects that lie in the field of Explorable Uncertainty, which belongs in the intersection of Clairvoyance and Non-Clairvoyance. We start by exploring the well-known Round Robin algorithm for the non-clairvoyant case. Afterwards, we move to a new direction that is Scheduling Under Uncertainty. In this framework, we initially consider an upper bound of the processing characteristics of the jobs and we can dynamically acquire the exact features by paying an extra cost. Finally, we focus on the area of Learning Augmented Algorithms where the goal is to design algorithms that use predictions from Machine Learning Models. In our approach, instead of predictions we decided to use the notion of testing and learn specific information about the jobs in parallel with their execution. | en_US |
Appears in Collections: | Διπλωματικές Εργασίες - Theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Undergrad_Thesis_ECE_NTUA.pdf | Scheduling Under Explorable Uncertainty | 525.18 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Artemis are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.