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Problemi di scheduling di campioni biologici su macchine parallele

Estratto della Tesi di Andrea Masiello

Estratto dalla tesi: Problemi di scheduling di campioni biologici su macchine parallele
Capitolo 3 - Modelli esatti 10 
3.3 Modello II 
Il secondo modello fa uso della Constraint Programming, cioè un insieme di comandi e 
metodi risolutivi appositi per i problemi di scheduling. In pratica si dichiara la regione 
ammissibile del problema senza scrivere un’elevata quantità di disuguaglianze come nel 
modello precedente, ma solo tramite dei comandi chiave abbastanza intuitivi come ad 
esempio: noOverlap(all(t in tasks) tasksOnMachineI[t][1]) che assicura che non vi sia 
sovrapposizione, nella macchina veloce, tra nessuno dei job ad essa assegnati. Ovviamente 
Cplex andrà a convertire internamente questi comandi, nel modo più efficiente possibile, in 
vincoli matematici che non necessariamente rispecchieranno quelli della formulazione 
proposta su cui si basa il modello I, ma che anzi potranno garantire prestazioni migliori grazie 
magari all’eliminazione del termine M. I dati in input vengono elaborati come attributi di 
intervalli lavorativi (rappresentanti i job) che devono essere assegnati alle macchine. In 
appendice si riporta il codice completo (A.2). 
Questa soluzione, una volta che si è presa confidenza con la Constraint Programming, risulta 
essere molto più semplificata, standardizzata e comprensibile nel caso in cui più persone 
contribuiscano allo sviluppo del modello. Come già accennato, questo algoritmo risulta molto 
più efficiente da un punto di vista del tempo di calcolo impiegato già per quantità di campioni 
molto limitate in qualunque distribuzione (Uniforme, Gaussiana ecc...). Cplex inoltre, in 
questo secondo caso, ha necessità di creare un numero molto minore di vincoli e di variabili; 
questo rende minore l’occupazione di memoria e velocizza i processi di analisi. Infine 
permette anche di sfruttare, una volta trovata la soluzione ottima, tutte le visualizzazione 
grafiche utili per i problemi di scheduling, come per esempio il diagramma di Gantt, e di 
potersi quindi rendere conto in modo grafico dei vari assegnamenti fatti dal software. 
Figura 2: [a][b]: dove “a” rappresenta il numero seriale del job e “b” la macchina cui è stato assegnato.

Estratto dalla tesi:

Problemi di scheduling di campioni biologici su macchine parallele

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Informazioni tesi

  Autore: Andrea Masiello
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2018-19
  Università: Università degli Studi di Siena
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria gestionale
  Relatore: Alessandro Agnetis
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 60

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matlab
simulazione
programmazione lineare intera
scheduling
euristiche
cplex
formulazione
campioni biologici
macchine parallele

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