Det ökande antalet vetenskapliga beräkningsintensiva tillämpningar kräver ett effektivt utnyttjande av storskalig, potentiellt interoperabel distribuerad infrastruktur. Parameter svepapplikationer representerar en stor mängd arbetsflöden. Principen om arbetsflöden är lätt att föreställa sig, men genomförandet av dem är mycket komplicerat och det finns ingen allmänt accepterad lösning. I detta dokument fokuserar vi på resursfördelningsutmaningarna för parameterstudiejobb inom distribuerad datorinfrastruktur. För att hantera detta NP-hårda problem och den stora osäkerhet som finns i dessa system föreslår vi en rad modeller för arbetsfördelning som hjälper till att förfina och förenkla problemets komplexitet. På så sätt presenterar vi några specialfall som är polynomiska och visar hur mer komplexa scenarier kan reduceras till dessa modeller. Det är känt av praxis att ett litet antal jobbstorlekar förbättrar resultatet av arbetsfördelning, därför anger vi en hypotes som bygger på detta faktum i en av våra modeller. Tyvärr hjälpte inte minskningen av det allmänna problemet (med hjälp av K-means klustring) och därmed har hypotesen visat sig vara felaktig. I framtiden ska vi leta efter klusterteknik som passar detta mål bättre.
I ett tidigare gemensamt arbete av Bacso et al. REF undersökte resursfördelningsutmaningarna för parameterstudiejobb i distribuerad datorinfrastruktur, och föreslog en rad modeller för arbetsfördelning som hjälper till att förfina och förenkla problemets komplexitet.
A Set of Successive Job Allocation Models in Distributed Computing Infrastructures