We introduce a new parallel and distributed algorithm for the solution of the satisfiability problem. It is based on an algorithm portfolio and is intended to be used for servicing requests in a distributed cloud. The core of our contribution is the modeling of the optimal resource sharing schedule in parallel executions and the proposition of heuristics for its approximation. For this purpose, we reformulate a computational problem introduced in a prior work. The main assumption is that it is possible to learn optimal resource sharing from traces collected on past executions on a representative set of instances. We show that the learning can be formalized as a set coverage problem. Then we propose to solve it by approximation and dynamic programming algorithms based on classical greedy algorithms for the maximum coverage problem. Finally, we conduct an experimental evaluation for comparing the performance of the various algorithms proposed. The results show that some algorithms become more competitive if we intend to determine the trade-off between their quality and the runtime required for their computation.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00