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Determinazione mediante Reti Neurali del profilo dell’Utente di una computing grid

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INTRODUZIONE 7 requisiti dell’utente. La realizzazione di applicazioni grid-enabled è un compito impegnativo; gli studi riportati in letteratura[5,6] evidenziano come la comunità scientifica stia cercando di rendere più semplice l’interazione utente-griglia. D’altro canto altre ricerche denotano l’esistenza di un’insieme di utenti che posseggono le conoscenze necessarie per la corretta selezione delle risorse. Gli studi riportati in [7,8] evidenziano come la scelta delle risorse da utilizzare dipende fortemente dal tipo di job da schedulare. Da questi due aspetti nasce l’idea di valutare la possibilità di sviluppare un sistema software che, acquisendo la conoscenza “disseminata” dagli utenti che possiamo dunque definire esperti, fornisca un supporto al generico utente di griglia durante tutto il processo di selezione delle risorse. Acquisire la conoscenza degli utenti esperti significa apprendere le regole e i criteri che essi adottano durante la selezione delle risorse o, in altri termini, significa realizzare un modello comportamentale dell’utente di griglia. I processi decisionali utilizzati dall’utente sono, in generale, difficili da modellare e descrivere in quanto essi sono spesso basati su un’insieme di regole empiriche o comunque difficilmente formalizzabili. La prima fase dell’analisi del software consiste dunque nel verificare se è possibile realizzare tale modello. Il primo obiettivo di questa tesi è quello di studiare un meccanismo intelligente, basato sull’utilizzo di una rete neurale artificiale, il cui compito è appunto quello di catturare la conoscenza posseduta dall’utente esperto di griglia. In pratica tale meccanismo deve essere implementato da un sottosistema. Il secondo obiettivo della presente tesi è dunque quello di proporre una architettura preliminare di tale sottosistema, che d’ora in poi verrà identificato come NeuralSlSr. Lo studio è stato condotto mediante l’uso di un simulatore realizzato ad hoc battezzato “NeuralSlSrSimulator”. Lo scopo di tale software è quello di simulare sia il comportamento dell’utente di griglia, sia lo stato della griglia al momento dell’interazione fra essi, al fine di memorizzare un insieme di esempi dai quali estrarre il modello dell’utente. Tale modello, come già detto, deve essere realizzato dal sistema NeuralSlSr, per cui NeuralSlSrSimulator deve simulare anche il comportamento di NeuralSlSr allo scopo di valutarne le prestazioni.

Anteprima della Tesi di Livio Murianni

Anteprima della tesi: Determinazione mediante Reti Neurali del profilo dell’Utente di una computing grid, Pagina 2

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Livio Murianni Contatta »

Composta da 211 pagine.

 

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