350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №6 за 2011 г.
Статья в номере:
Балансировка загрузки узлов децентрализованной вычислительной сети при неполной информации
Ключевые слова: достижение консенсуса мультиагентные системы балансировка загрузки узлов
Авторы:
Н. О. Амелина - аспирант, Санкт-Петербургский государственный университет. E-mail: ngranichina@gmail.com
Аннотация:
Рассмотрена задача балансировки загрузки узлов децентрализованной вычислительной сети при неполной информации о текущих состояниях узлов и переменной структуре связей. Задача балансировки загрузки переформулирована как проблема достижения консенсуса в условиях переменной топологии. Для решения предлагается использовать алгоритм типа стохастической аппроксимации, работоспособность которого иллюстрируется примерами имитационного моделирования.
Страницы: 56-63
Список источников
  1. Fax, R., Murray, M., Information flow and cooperative control of vehicle formations // IEEE Trans. Automat. Contr. Sept. 2004. V. 49. P. 1465-1476.
  2. Toner, J., Tu, Y., Flocks, herds, and schools: a quantitative theory of flocking - Phys. Rev. E. Oct. 1998. V. 58. № 4. P. 4828-4858.
  3. Cortes, J., Bullo,F., Coordination and geometric optimization via distributed dynamical systems SIAM J. Control Optim., May 2003.
  4. Paganini, F., Doyle, J., Low , S., Scalable laws for stable network congestion control // Presented at the Int. Conf. Decision and Control, Orlando, FL, Dec. 2001.
  5. Jadbabaie, Lin, J., and Morse,A. S., Coordination of groups of mobile autonomous agents using nearest neighbor rules // IEEE Trans. Automat. Contr. June 2003. V. 48. P. 988-1000.
  6. Olfati-Saber, R. and Murray,R. M., Consensus problems in networks of agents with switching topology and time-delays // IEEE Trans. Automatic Control. Sep. 2004. V. 49. P. 1520-1533.
  7. Ren, W. and Beard,R. W., Consensus seeking in multiagent systems under dynamically changing interaction topologies // IEEE Trans. Automat. Control. 2005. V. 50. № 5. P. 655-661.
  8. Aysal T. C. and BarnerK. E. Convergence of consensus models with stochastic disturbances // IEEE Trans. Info. Theory. 2010. V. 56. № 8. P. 4101-4113.
  9. Xiao, L., Boyd, S., and Kim,S.-J., Distributed average consensus with least-mean-square deviation // Journal of Parallel and Distributed Computing. 2007. V. 67. P. 33-46.
  10. Schizas, D., Ribeiro, A., and GiannakisG. B., Consensus in ad hoc WSNs with noisy links-part I: distributed estimation of deterministic signals // IEEE Trans. Signal Process. Jan. 2008. V. 56. P. 350-364.
  11. Cucker, F. and Mordecki,E., Flocking in noisy environments // J. Math. Pures Appl. 2008. V. 89. № 3. P. 278-296.
  12. Kashyap, T. Basar, and Srikant,R., Quantized consensus // Automatica. 2007. V. 43. P. 1192-1203.
  13. Huang,M., Stochastic Approximation for Consensus with General Time-Varying Weight Matrices // Proc. the 49th IEEE CDC, Atlanta, GA, USA, Dec. 2010. P. 7449-7454.
  14. Tsitsiklis, N., Bertsekas, D. P., and Athans,M., Distributed asynchronous deterministic and stochastic gradient optimization algorithms // IEEE Trans. Autom. Contr. 1986. V. 31. № 9. P. 803-812.
  15. Huang, M. and Manton,J. H., Coordination and consensus of networked agents with noisy measurements: stochastic algorithms and asymptotic behavior // SIAM J. Control Optim. 2009. V. 48. № 1. P. 134-161.
  16. Kar, S. and Moura,J. M. F., Distributed consensus algorithms in sensor networks with imperfect communication: link failures and channel noise // IEEE Trans. Sig. Process. 2009. V. 57. № 1. P. 355-369.
  17. Li, T. and Zhang,J.-F., Mean square average-consensus under measurement noises and fixed topologies // Automatica. 2009. V. 45. № 8. P. 1929-1936.
  18. Gharesifard, B. and Cortes,J., Distributed strategies for generating weight-balanced and doubly stochastic digraphs // SIAM J. Contr. Optim. Nov. 2010.
  19. Granichin, O., Vakhitov, A., and Vlasov, V., Adaptive control of SISO plant with time-varying coefficients based on random test perturbation // In Proc. of the 2010 American Control Conference, June 30 - July 02, 2010. Baltimore, MD, USA. P. 4004-4009.
  20. Вахитов А. Т., Граничин О. Н., Гуревич Л. С. Алгоритм стохастической аппроксимации с пробным возмущением на входе в нестационарной задаче оптимизации // Автоматика и телемеханика. 2009. № 11. C. 70-79.
  21. Granichin, O., Gurevich, L., and Vakhitov, A., Discrete-time minimum tracking based on stochastic approximation algorithm with randomized differences // Proc. of the Combined 48th IEEE Conference on Decision and Control and 28th Chinese Control Conference. December 16-18, 2009, Shanghai, P.R. China. P. 5763-5767.
  22. Borkar, V. S., Stochastic Approximation. A Dynamical Systems Viewpoint - Cambridge University Press. 2008
  23. Граничин О. Н. Стохастическая оптимизация и системное программирование // Стохастическая оптимизация в информатике. 2010. 6. С. 3-44.
  24. Вахитов А. Т., Граничин О. Н., Паньшенсков М. А. Методы оценивания скорости передачи данных в грид // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 11. C. 45 - 52.
  25. Фрадков А. Л. Схема скоростного градиента и его примнения в задачах адаптивного управления // Автоматика и телемеханика. 1979. № 9. C. 90 - 101.