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Makespan Minimization in Data Gathering Networks with Dataset Release Times

机译:数据收集网络中的MakeSpan最小化数据集释放时间

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摘要

In this work, we analyze scheduling in a star data gathering network. Each worker node produces a dataset of known size at a possibly different time. The datasets have to be passed to the base station for further processing. A dataset can be transferred in many separate pieces, but each sent message incurs additional time overhead. The scheduling problem is to organize the communication in the network so that the total time of data gathering and processing is as short as possible. We show that this problem is strongly NP-hard, and propose a polynomial-time 2-approximation algorithm for solving it. Computational experiments show that the algorithm delivers high quality solutions.
机译:在这项工作中,我们在星数据收集网络中分析调度。 每个工人节点在可能不同的时间内生成已知大小的数据集。 数据集必须传递给基站以进行进一步处理。 数据集可以在许多单独的部分中传输,但每个发送的消息会引发额外的时间开销。 调度问题是组织网络中的通信,以便数据收集和处理的总时间尽可能短。 我们表明这个问题是强烈的NP - 硬,并提出了一种用于解决它的多项式2近似算法。 计算实验表明该算法提供高质量的解决方案。

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