I distribuerade system, där det finns flera distributioner av en viss tjänst, är det en avgörande uppgift att välja och kombinera konkreta distributioner för att bygga ett körbart arbetsflöde. Icke-funktionella egenskaper som prestanda och tillgänglighet beaktas i sådana urvalsprocesser som är utformade för att uppnå vissa mål och samtidigt uppfylla begränsningar. I detta dokument införs ett konkret dataintensivt tillämpningsscenario från ett experiment med högenergifysik som omfattar en utplaceringsutmaning. En generisk modell för distribuerade system presenteras utifrån vilken en formell modell som representerar de enskilda komponenterna i systemet härleds. Optimeringsproblemet hanteras både från användarens vinkel och vinkeln hos systemleverantören. Dessutom beaktas de dynamiska aspekterna av det underliggande systemet. Detta resulterar i ett dynamiskt multiobjektivt optimeringsproblem för vilket en explicit minnesbaserad genetisk algoritm föreslås.
Referensreferensreferensen studerar utplaceringsvalsutmaningen ur två olika och oftast motstridiga vinklar, nämligen ur användarens och systemleverantörens perspektiv.
A Dynamic Multi-Objective Optimization Framework for Selecting Distributed Deployments in a Heterogeneous Environment
{'venue': 'ICCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}