Zagadnienia szeregowania zadań pojawiają się między innymi w kontekście problemów realizowalności dużych procesów obliczeniowych i ich optymalizacji. Przy rozstrzyganiu tego typu problemów można wykorzystywać metody regresji rangowej. Do celów konstrukcji modeli regresji rangowej poszczególne zadania obliczeniowe charakteryzowane są poprzez wielowymiarowe wektory zależności. Wektory zależności pozwalają stwierdzić czy określone zadanie może być zrealizowane tylko wtedy, gdy zostaną wcześniej zrealizowane pewne inne zadania. Regresja rangowa obejmuje konstrukcję takich odwzorowań liniowych z wielowymiarowej przestrzeni zalżności na przestrzeń jednowymiarową (linię czasu), która odzwierciedla w możliwie dużym stopniu zależności pomiędzy zadaniami.
EN
The issues of scheduling of tasks are found, among other things, in connection with the problems of realizeable of big computing processes and optimisation of them. The ranked regresion methods can be used to determine of this kind of problems. Separate computing tasks are characterized by multidimensional vectors of dependences in order to form the ranked regresion models . The vectors of dependences allow to state whether particular task can be realised only when certain other tasks have realised before. The ranked regresion includes the designing of such linear transformations from the multidimensional space of dependences to unidimensional space (time line), which reflect the dependences beetwen task as well as possible.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.