| 大会名称 |
|---|
| 2022年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2022 |
| 発行日 |
| 2022-08-30 |
| セッション番号 |
| 2c |
| セッション名 |
| 高性能計算 |
| 講演日 |
| 2022/09/13 |
| 講演場所(会議室等) |
| 12棟-103教室 |
| 講演番号 |
| B-001 |
| タイトル |
| 機械学習を活用した部分タスクグラフ検出と並列探索によるタスクスケジューリング問題解法とその評価 |
| 著者名 |
| 大木信彦, 佐藤正章, 綿貫智文, 甲斐宗徳, |
| キーワード |
| スケジューリング, 分枝限定法, 並列処理, 機械学習 |
| 抄録 |
| タスクスケジューリングは、タスク間に先行制約を持つタスク集合を並列処理環境の各プロセッサに最短時間で処理を完遂できるような最適割当を求めるものである。これは強NP困難な問題となり、タスク数が増大すると実用時間での求解が困難になるため、元のタスク集合中に部分最適化可能な箇所を見つけ、マクロタスク化して総タスク数を削減し、問題の複雑度を緩和して解法の高速化を図った。また部分最適化可能なタスク集合の検出も組合せ最適化問題となるため、機械学習を用いた検出を行っている。このようにマクロタスクを含み階層化されたタスク集合に対するスケジューリングを並列探索により解く手法の評価を行ったので報告する。 |
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