Приобретение знаний в интеллектуальных системах поддержки принятия решений разработчика вычислительных приложений в среде Грид

Содержание
Введение.
1 Особенности функционирования интеллектуальных систем поддержки принятия
решений разработчика вычислительных приложении в среде Грид..
1.1 Анализ современных тенденций в области Гридвычнелений
1.2 Интеллектуальный подход к проектированию приложений в Грид.
1.3 Анализ современных подходов к представлению информации о производительности в
1.4 Выводы к главе 1.
2 Приобретение экспертных знаний в форме параметрических моделей
производительности, идентифицируемых на основе обработки данных
2.1 Стратегии приобретения знаний.
2.2 Обзор современных моделей производительности параллельных приложений
2.3 Методы исследования параллельной производительности на основе моделей
кластерной архитектуры.
2.4 Модели в рамках схем параллельных вычислений с учетом независимой изменчивости
пропускной способности сети и производительности вычислительных узлов
2.5 Выводы к главе 2
3 Приобретение знаний о параллельной производительности на основе
имитационного моделирования
3.1 Обзор современных имитационных моделей Гридсреды.
3.2 Особенности реализации программной системы имитационного моделирования
вычислительных процессов в Грид.
3.3 Верификация имитационной модели.
3.4 Использование имитационной модели для исследования производительности сервисов
3.5 Выводы к главе 3
4 Использование знаний о параллельной производительности дли построения
квазиоптимального расписания.
4.1 Подходы к составлению расписания
4.2 Автоматизированное составление квазиоптимального расписания на основе знаний о
параллельной производительности
4.3 Расчет ускорения приложения в виде детерминированной функции случайного
аргумента.
4.4 Выводы к главе 4.
Заключение в
Список литературы