|
|
Automatic scheduling, execution and monitoring of computational workflows on distributed systems
Jaroš, Marta ; Corbalan Gonzales, Julita (oponent) ; Martinovič, Jan (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Automated execution of computational workflows has become a critical issue in achieving high productivity in various research and development fields. Over the last few years, workflows have emerged as a significant abstraction of numerous real-world processes and phenomena, including digital twins, personalized medicine, and simulation-based science in general. Workflow execution can be viewed as an orchestration of multiple tasks with diverse computational requirements and interdependencies, determined by the workflow structure. Due to the complexity of workflows, execution can only be satisfied by remote computing clusters or clouds. As these resources are expensive, workflow scheduling plays a crucial role in the automation process. The primary objective of this thesis is to enable automated and reliable execution of computational workflows. Moldable tasks, defined within these workflows, permit execution across multiple computational resources. This affects both the workflow makespan and computational cost, but not equally due to varying computational efficiency. Consequently, the thesis investigates various approaches to workflow scheduling and execution optimization, focusing on methods based on genetic algorithms. Three optimization approaches-targeting both on-demand and static computational resource allocations-are examined and discussed. The optimization process is supported by a performance database, which is collected on-the-fly and maintains parallel scaling of executed tasks and diverse inputs. The sparsity and incompleteness of the performance database are addressed through different interpolation methods. The proposed approaches demonstrate better utilization of computing resources while allowing prioritization of various optimization criteria, such as workflow makespan and computational cost. The final implementation was experimentally validated using real workflows executed on high-performance computing clusters at the IT4Innovations national supercomputing center. Additionally, this thesis presents the design and development of a comprehensive system for automated workflow scheduling, execution offloading and monitoring, completed with features such as accounting, reporting, and fault tolerance. This system, named k-Dispatch, has been commercialized for the neuroscience market by Brainbox, Ltd.
|
|
|
Approximations in Stochastic Optimization and Their Applications
Mrázková, Eva ; Horová, Ivana (oponent) ; Štěpánek, Petr (oponent) ; Karpíšek, Zdeněk (vedoucí práce)
Many optimum design problems in engineering areas lead to optimization models constrained by ordinary (ODE) or partial (PDE) differential equations, and furthermore, several elements of the problems may be uncertain in practice. Three engineering problems concerning the optimization of vibrations and an optimal design of beam dimensions are considered. The uncertainty in the form of random load or random Young's modulus is involved. It is shown that two-stage stochastic programming offers a promising approach in solving such problems. Corresponding mathematical models involving ODE or PDE type constraints, uncertain parameters and multiple criteria are formulated and lead to (multi-objective) stochastic nonlinear optimization models. It is also proved for which type of problems stochastic programming approach (EO reformulation) should be used and when it is sufficient to solve simpler deterministic problem (EV reformulation). This fact has the big importance in practice in term of computational intensity of large scale problems. Computational schemes for this type of problems are proposed, including discretization methods for random elements and ODE or PDE constraints. By means of derived approximations the mathematical models are implemented and solved in GAMS. The solution quality is determined by an interval estimate of the optimality gap computed via Monte Carlo bounding technique. Parametric analysis of multi-criteria model results in efficient frontier computation. The alternatives of approximations of the model with reliability-related probabilistic terms including mixed-integer nonlinear programming and penalty reformulations are discussed. Furthermore, the progressive hedging algorithm is implemented and tested for the selected problems with respect to future possibilities of parallel computing of large engineering problems. The results show that it can be used even when the mathematical conditions for convergence are not fulfilled. Finite difference method and finite element method are compared for deterministic version of ODE constrained problem by using GAMS and ANSYS with quite comparable results.
|
|
|
Multiobjective optimization of electromagnetic structures based on self-organizing migration
Kadlec, Petr ; Prof. Hans L. Hartnagel (oponent) ; Škvor,, Zbyněk (oponent) ; Raida, Zbyněk (vedoucí práce)
This thesis describes a novel stochastic multi-objective optimization algorithm called MOSOMA (Multi-Objective Self-Organizing Migrating Algorithm). It is shown that MOSOMA is able to solve various types of multi-objective optimization problems (with any number of objectives, unconstrained or constrained problems, with continuous or discrete decision space). The efficiency of MOSOMA is compared with other commonly used optimization techniques on a large suite of test problems. The new procedure based on finding of minimum spanning tree for computing the spread metric for problems with more than two objectives is proposed. Recommended values of parameters controlling the run of MOSOMA are derived according to their sensitivity analysis. The ability of MOSOMA to solve real-life problems from electromagnetics is shown in a few examples (Yagi-Uda and dielectric filters design, adaptive beam forming in time domain…).
|
|
| |
|
|
Vícekriteriální návrh pokrytí území rádiovým signálem
Víteček, Petr ; Olivová,, Jana (oponent) ; Kadlec, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem pokrytí území radiovým signálem. Dané území je reprezentováno digitálním mapovým souborem, který vznikl v rámci projektu DEM (Digital Elevation Model). Základem je výpočet vzdáleností jednotlivých bodů ve vybraném mapovém podkladu. Následně je s využitím optimalizačního algoritmu vypočítána pozice vysílače v mapě, nastavení radiového systému a výsledné pokrytí, jež je reprezentováno intenzitou elektrického pole, popřípadě přijímaným výkonem v celé mapě. Optimalizační algoritmus v dané práci slouží k tomu, abychom nalezli nejlepší možné řešení z hlediska zadaných parametrů (nap. výkon vysílače, výška vysílače) a výsledného pokrytí území.
|
|
|
Modul plánování a rozlosování soutěží
Jelínek, Zdeněk ; Soukup, Ondřej (oponent) ; Křivka, Zbyněk (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje návrh a implementaci modulu k rozlosování turnajů v kompetitivních sportech. Modul páruje hráče tak, aby bylo minimalizováno opakování zápasů, páry soupeřů hrály co nejkvalitnější zápasy, a zároveň, aby si každý hráč zahrál příslušný zápasů, a to s polynomiální nejhorší asymptotickou časovou složitostí.
|
|
|
Pokročilé optimalizační modely v oblasti oběhového hospodářství
Pluskal, Jaroslav ; Bednář, Josef (oponent) ; Šomplák, Radovan (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá aplikací optimalizačních metod v oblasti oběhového hospodářství. Úvod je zaměřen na vysvětlení hlavních bodů této problematiky a její přínosy pro ekonomiku a životní prostředí. Dále jsou uvedeny překážky bránící v přechodu ze současného nakládání s odpady. V práci je popsán matematický aparát, který je dále využit v praktické části. Jádrem práce je matematický optimalizační model implementovaný v~softwaru GAMS a generátor vstupních dat zpracovaný ve VBA. Model zahrnuje všechny významné způsoby nakládání s odpady s ohledem na ekonomické i ekologické aspekty včetně dopravy. Funkčnost je následně předvedena na malé úloze. Stěžejním výsledkem práce je aplikace modelu na reálných datech týkajících se ČR. Na závěr je provedena analýza výpočtové náročnosti vzhledem k rozsahu úlohy.
|
|
|
Matematické modely v oblasti strategického rozhodování
Khýr, Lukáš ; Popela, Pavel (oponent) ; Pavlas, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na tvorbu matematického modelu sloužícího k navrhování rozmístění sběrných míst pro různé frakce komunálního odpadu s přihlédnutím na docházkovou vzdálenost, ekonomickou náročnost a využití alokovaných kapacit. Součástí práce je taktéž vytvořený skript pro generování vstupní datové sady pro aplikovaný model ze základních vstupních údajů, kterými jsou adresní body s populací a GSP souřadnicemi. Model byl implementován v programu GAMS a skript byl napsán formou VBA v programu Microsoft Excel. Model byl využit v případové studii konkrétního města. Dále jsou v této práci analyzovány výsledky jednokriteriálních i vícekriteriálních přístupů.
|
|
|
Evoluční optimalizace extraktoru příznaků klasifikátoru EEG
Ovesná, Anna ; Hurta, Martin (oponent) ; Mrázek, Vojtěch (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na optimalizaci klasifikace EEG signálu alkoholiků a kontrolních subjektů pomocí evolučních algoritmů s vícekriteriálním přístupem. Hlavním cílem je maximalizovat přesnost, senzitivitu a specificitu klasifikačního algoritmu a minimalizovat počet použitých příznaků. Práce využívá čtyři různé klasifikátory, konkrétně Support Vector Machine, k-nearest neighbors, Naive Bayes a AdaBoost. Výběr nejlepších příznaků je optimalizován pomocí tří různých evolučních přístupů, z nichž dva převádějí vícekriteriální optimalizaci na jednokriteriální pomocí váženého součtu a omezení maximálního počtu příznaků. Pareto optimální řešení nalézá algoritmus NSGA-II. Výsledky dokazují, že evoluční algoritmy v kombinaci s vhodnými klasifikátory spolehlivě rozeznají člověka se sklonem k alkoholismu od toho se zdravým vztahem k alkoholu.
|
|
|
Vícekriteriální optimalizace portfolia
Malá, Alena ; Kopa, Miloš (vedoucí práce) ; Dupačová, Jitka (oponent)
Cílem této práce je shrnutí tří základních přístupů řešících problém vícekriteriální optimalizace. Těmito třemi postupy jsou lineární kombinace účelových funkcí, postup s epsilonovým omezením a cílové programování. Všechny uvedené přístupy jsou následně aplikovány na soubor dat reprezentující měsíční nadvýnosy deseti reprezentativních portfólií na americkém trhu, která slouží jako základní aktiva. Následně tato základní aktiva kombinujeme do portfólií s cílem nalezení eficientních portfólií. V práci se dále zkoumá složení těchto eficientních portfólií a vzájemné vztahy eficientních hranic. Součástí práce je nastavování příslušných parametrů a následné vykreslení eficientních hranic. Všechny výpočty uvedené v této práci jsou prováděny v softwaru Mathematica 8.
|
host ::
RSS.