Курсовая работа на тему: Марковские процессы. Метод Монте-Карло. Общая характеристика метода Монте-Карло

Введение

Выбором рабочей нагрузки под вычислительный процесс в вычислительных системах занимались многие исследователи. Однако все они оперировали интегральными характеристиками решения задач, не рассматривая при этом динамику использования ресурсов вычислительных систем во времени выполнения задач и пространстве параметров. Такой подход иногда приводил к существенной ошибке в оценке производительности системы в условиях, когда задания сильно конкурируют за ресурсы вычислительной системы. Это обстоятельство определило актуальность задачи адаптации рабочей нагрузки под возможности вычислительных систем в условиях, когда технология их обработки рассматривается на высоком уровне детализации. В данной работе будем исходить из следующих допущений:

1. Каждое задание вероятностным образом использует различные ресурсы вычислительного процесса, а сам вероятностный процесс является полумарковским.

2. Исследователю известны заранее характеристики полумарковского процесса, реализуемого каждым из заданий, или же имеются инструментальные средства для измерения этих характеристик.

3. Поток заданий постоянно используется на данной вычислительной системе и имеет практически неизменную структуру запросов ресурсов вычислительной системы, что позволяет говорить о принципиальной возможности нахождения такого порядка заданий, который является оптимальным при заданном составе ресурсов вычислительной системы.

Оглавление

- Введение

- Марковские процессы

- Метод Монте-Карло

- Общая характеристика метода Монте-Карло

- Точность метода

- Метод ветвей и границ

- Построение оптимальной последовательности заданий на обработку в узле вычислительной системы

- Формализация вычислительного процесса и рабочей нагрузки

- Особенности организации имитационного эксперимента

- Модификация последовательности решения задач в пакете по методу ветвей и границ Заключение

- Список источников

Заключение

Проблема адаптации рабочей нагрузки к параметрам вычислительного процесса представляется актуальной из-за необходимости повышения эффективности использования ресурсов вычислительной системы и качества обслуживания запросов пользователя. Кроме того, на практике зачастую непрерывно меняются и состав, и структура рабочей нагрузки, что усложняет ситуацию выбора оптимального варианта вычислительного процесса.

Список литературы

1. Галиев Р.С. Экспериментальные методы исследования вычислительного процесса ЕС ЭВМ. - Дис., Гомель, 1987.

2. Демиденко О.М., Максимей И.В., Имитационное моделирование взаимодействия процессов в вычислительных системах. - Мн.: Белорусская наука, 2000.

3. Корбут А.А., Финкельштейн Ю.Ю., Дискретное программирование. - М.: Наука, 1969.

4. Максимей И.В., Серегина В.С. Задачи и модели исследования операций. Часть 2. - Гомель, 1999.

5. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. - М.: Радио и связь, 1988.

6. Грек В.В., Максимей И.В. Стандартизация и метрология систем обработки данных. - Мн.: Высшая школа, 1994.

7. Бышик Т.П., Маслович С.Ф., Мережа В.Л. О построении оптимальной последовательности заданий на обработку в узле ЛВС // Известия Гомельского государственного университета имени Ф. Скорины. - 2002. - №6 (15) - С. 7-9.

8. Кузин Л.Т. Основы кибернетики. Том 1. - М.: Энергия, 1973.

9. Land А.Н., and Doig А.G. Аn automatic method оf solving discrete programming problems. Econometrica. v28 (1960), рр.497-520.

10. Little J.D.С., Murty К.G., Sweeney D.W., and Karel С. Аn algorithm for the traveling salesman problem. Operations Research. v11 (1963), рр. 972-989.