Efektivní plánování směn pro dohled nad datovými centry
Efficient shift scheduling to supervise data centers
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Kučerová Anna
Supervisor
Černý Jan
Opponent
Šlapák Martin
Field of study
Teoretická informatikaStudy program
InformatikaInstitutions assigning rank
katedra teoretické informatikyDefended
2015-06-17Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdfVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdf
Metadata
Show full item recordAbstract
Tato bakalářská práce se zabývá řešením problému plánování směn s využitím evolučních algoritmů a jiných heuristik. Jedná se o NP-obtížný problém, ve kterém potřebujeme přiřadit směny zaměstancům v souladu s množstvím omezení.
V této práci bylo ukázáno, že nejlepších výsledků z implementovaných algoritmů dosahovali koevoluční genetický algoritmus a memetický algoritmus, které dokázali v každém běhu najít optimální řešení. Scheduling is known to be NP-hard optimization problem. Which goal is to create a schedule satisfying a set of constraints. Many different approaches can be used to solve this problem, this work focuses mainly on evolutionary algorithms.
Cooperative coevolution and memetic algorithm are presented as the most effective solutions. It has been shown that those two approaches are able to find optimal schedule most efficiently.
Collections
- Bakalářské práce - 18101 [349]