ボランティアコンピューティングにおける功績値評価に基づいた探索問題解決手法(ネットワーク,<特集>若手研究者のためのフロンティア論文)
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概要
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本論文では,実行順序依存な探索問題をボランティアコンピューティング(VC)環境において効率的に解決する手法を提案する.BOINCに代表される従来のマスタ・ワーカモデルでは,各ノードの処理性能や正しい結果を返す確率などを考慮せずにタスク配布を行っているため,計算を意図的に妨害するノードが存在する場合や故障により誤った結果を返してくる場合に,計算結果の信頼性や処理効率が低下するという問題があった.本手法ではノードの功績値を指標としてクラスタリングを行い,過去の正答率に応じて最適なタスク配布と冗長計算をすることで,より高効率なシステムを構築することができる.また探索問題のシミュレーション実験を行うことによって,本手法が従来の手法に比べ高信頼性・高効率であることが確認された.
- 2012-07-01
著者
-
松澤 智史
東京理科大学理工学部情報科学科
-
武田 正之
東京理科大学理工学部情報科学科
-
武田 正之
東京理科大学
-
伊草 拓哉
東京理科大学大学院理工学研究科情報科学専攻
-
松澤 智史
東京理科大学大学院理工学研究科情報科学専攻
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