%0 Thesis
%A Tarancón Faus, Sergio
%T Supercomputing quality scheduling: a soft-computing approach
%D 2009
%U https://hdl.handle.net/20.500.14352/54579
%X En los últimos años, los sistemas distribuidos en Grid se han considerado una de las tecnologías con mayor futuro. Poco a poco van calando más y más en la industria ypronto llegarán a ser clave en la futura generación de Internet.Con una orientación cada vez más hacia la industria y la entrada de nuevas variables de negocio, las técnicas simples de planificación de estos sistemas empiezan aquedarse obsoletas a la hora de evaluar la calidad de satisfacción del usuario y la optimización del beneficio por parte del proveedor. Además, la planificación hasta ahora nunca había tenido en cuenta la naturaleza de las tareas ni la posible especialización de los recursos.El framework SQS trata de solucionar toda esta problemática y propone un método inteligente basado en técnicas de soft-computing. Su visión, lejos de las propuestas clásicas basadas en algoritmos genéticos, plantea la clasificación neuroborrosa de tareas y recursos buscando un patrón común, mucho más sencillo de comparar.Así mismo, SQS presenta un método innovador para la comparación de conjuntos borrosos y de desborrosificación.[ABSTRACT]In the past few years, Grid computing has become one of the most promising technologies all around this globalized world we live in. This technlogy is being used more and more in all types of industries and in a few years time it will be present in all domestic homes.With this perspective in mind, business variables are leveraging scheduling techniques for evaluating the user’s quality of satisfaction, the optimization of profits from the service provider’s point of view and more. Until now, Grid scheduling has never taken into account the patterns of the nature of the job or resouce specialization.The SQS framework casts light on darkness and proposes a new and smart way of scheduling based on soft-computing technologies. Its vision, far from the classicalperspective, keeps away from evolutionary algorithms and centers on neuro-fuzzy clustering of jobs and resources. SQS also presents an innovative way of comparing fuzzysets and a new defuzzyfier method.Let us present the SQS way of scheduling Grid resources. It will open the minds of the readers to a new method for solving scheduling problems.
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