Wyszukiwarka
Abstrakt
Artificial intelligence techniques are capable to handle a large amount of information collected over the web. In this paper, big data paradigm has been studied in volunteer and grid system called Comcute that is optimized by a genetic programming scheduler. This scheduler can optimize load balancing and resource cost. Genetic programming optimizer has been applied for finding the Pareto solu-tions. Finally, some results from numerical experiments have been shown.
Cytowania
-
1 1
CrossRef
-
0
Web of Science
-
1 0
Scopus
Autorzy (4)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
- Opublikowano w:
-
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
nr 1,
wydanie Artificial Intelligence and Soft Computing,
strony 771 - 782,
ISSN: 0302-9743 - Tytuł wydania:
- Artificial Intelligence and Soft Computing. - Part I strony 771 - 782
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2014
- Opis bibliograficzny:
- Balicki J., Korłub W., Szymański J., Zakidalski M..: Big Data Paradigm Developed in Volunteer Grid System with Genetic Programming Scheduler, W: Artificial Intelligence and Soft Computing. - Part I, 2014, SPRINGER-VERLAG BERLIN,.
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/978-3-319-07173-2_66
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 177 razy