Orientador: Aleardo Manacero Junior / Coorientador: Miron Livny / Banca: Sergio Azevedo de Oliveira / Banca: Renata Spolon Lobato / Banca: Alfredo Goldman Lejbman / Banca: Henrique Mongelli / Resumo: Em sistemas distribuídos de larga escala; onde os recursos compartilhados são de propriedade de entidades distintas; existe a necessidade de refletir o fator propriedade dos recursos no processo de escalonamento de tarefas e alocação de recursos. Um sistema de gerenciamento de recursos apropriado deve garantir que os proprietários de recursos tenham acesso aos seus recursos ou ao menos a uma parcela de recursos que seja equivalente a eles. Diferentes políticas podem ser estabelecidas para que o sistema garanta esse direito aos proprietários de recursos; e nessa tese defende-se uma política de escalonamento e alocação de reucrsos chamada Owner-Share Enforcement Policy (OSEP) ou Política de Garantia da Porção do Proprietário; que tem por objetivo garantir o direito de acesso aos recursos através de um sistema de escalonamento baseado em preempção de tarefas e realocação de recursos. Avalia-se a política através da análise de testes e resultados envolvendo métricas de desempenho que descrevem fatores como violação da política; perdada capacidade de processamento; custo da política e satisfação do usuário. Os testes ainda envolveram a análise de desempenho da política em ambientes com a possibilidade de chekcpointing de tarefas; minimizando assim o desperdício de processamento. Fez-se ainda comparações com a política de compartilhamento justo Fair-Share; que permitiram estabelecer as vantagens e desvantagens de cada política e ainda identificar futuros problemas. Por fim; conclui-se a tese identificando as contribuições oferecidas por este trabalho e os trabalhos futuros que podem ser desenvolvidos. / Abstract: In large distributed systems, where shared resources are owned by distinct entities, there is a need to reflect resource ownership in resource allocation. An appropriate resource management system should guarantee that owners of resources have access to their resources or at least to a share of resources proportional to the share of resources they provide. Different policies can be established for guaranteeing the access to resources, and in this thesis we introduce a policy for scheduling and resource allocation named Owner Share Enforcement Policy (OSEP). This policy is based on the concept of distributed ownership and itguarantees the owner's right of accessing their share of resources in a distributed system with a preemptive share space. We evaluate this policy through tests and results analysis involving performance metrics that describe policy violation, loss of capacity, policy cost and user satisfaction. The tests were also conducted in environments withand without job checkpointing, and comparisons with the Fair-Share scheduling policy were made in order to capture the trade-offs of each policy. Finally, we conclude the thesis describing the contributions achieved with this work and pointing directions for future work. / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-05-25Bitstream added on 2014-06-13T21:01:23Z : No. of bitstreams: 1 falavinhajunior_jn_dr_ilha.pdf: 3487083 bytes, checksum: 5eeeb56b23091b46b46acaafba4babe4 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Em sistemas distribuídos de larga escala; onde os recursos compartilhados são de propriedade de entidades distintas; existe a necessidade de refletir o fator propriedade dos recursos no processo de escalonamento de tarefas e alocação de recursos. Um sistema de gerenciamento de recursos apropriado deve garantir que os proprietários de recursos tenham acesso aos seus recursos ou ao menos a uma parcela de recursos que seja equivalente a eles. Diferentes políticas podem ser estabelecidas para que o sistema garanta esse direito aos proprietários de recursos; e nessa tese defende-se uma política de escalonamento e alocação de reucrsos chamada Owner-Share Enforcement Policy (OSEP) ou Política de Garantia da Porção do Proprietário; que tem por objetivo garantir o direito de acesso aos recursos através de um sistema de escalonamento baseado em preempção de tarefas e realocação de recursos. Avalia-se a política através da análise de testes e resultados envolvendo métricas de desempenho que descrevem fatores como violação da política; perdada capacidade de processamento; custo da política e satisfação do usuário. Os testes ainda envolveram a análise de desempenho da política em ambientes com a possibilidade de chekcpointing de tarefas; minimizando assim o desperdício de processamento. Fez-se ainda comparações com a política de compartilhamento justo Fair-Share; que permitiram estabelecer as vantagens e desvantagens de cada política e ainda identificar futuros problemas. Por fim; conclui-se a tese identificando as contribuições oferecidas por este trabalho e os trabalhos futuros que podem ser desenvolvidos. / In large distributed systems, where shared resources are owned by distinct entities, there is a need to reflect resource ownership in resource allocation. An appropriate resource management system should guarantee that owners of resources have access to their resources or at least to a share of resources proportional to the share of resources they provide. Different policies can be established for guaranteeing the access to resources, and in this thesis we introduce a policy for scheduling and resource allocation named Owner Share Enforcement Policy (OSEP). This policy is based on the concept of distributed ownership and itguarantees the owner's right of accessing their share of resources in a distributed system with a preemptive share space. We evaluate this policy through tests and results analysis involving performance metrics that describe policy violation, loss of capacity, policy cost and user satisfaction. The tests were also conducted in environments withand without job checkpointing, and comparisons with the Fair-Share scheduling policy were made in order to capture the trade-offs of each policy. Finally, we conclude the thesis describing the contributions achieved with this work and pointing directions for future work.

Um tema pouco estudado na literatura, mas frequentemente encontrado por empresas prestadoras de serviço, é o Problema de Escalonamento de Técnicos de Campos (Field Technician Scheduling Problem). O problema consiste em associar um número de tarefas - em diversos locais, com diferentes prioridades e com janelas de tempo - a uma quantidade de técnicos - com diferentes horários de expediente e com habilidades distintas - que saem no início do horário de trabalho da sede da empresa, para onde devem retornar antes do fim do expediente. Cada tarefa é atendida por um único técnico. Esse problema é estudado neste trabalho. A primeira parte do trabalho apresenta um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) e, dada a complexidade do problema, heurísticas construtivas e meta-heurísticas foram desenvolvidas. Na função objetivo, procura-se principalmente maximizar o número ponderado de tarefas executadas em um dia de trabalho, de acordo com as suas prioridades. Em linhas gerais, as heurísticas construtivas ordenam as tarefas de acordo com um critério pré-estabelecido e, em seguida, designam cada uma a um dos técnicos capazes de realiza-la sem violar as restrições do problema. Tendo em conta o bom desempenho obtido em outros problemas semelhantes, foi adotado um Algoritmo Genético denominado Biased Random-Key Genetic Algorithms (BRKGA), que utiliza chaves aleatórias para codificar e decodificar as soluções. Codificadores e decodificadores adaptados ao problema foram desenvolvidos e testes computacionais são apresentados. As soluções obtidas em problemas de pequenas dimensões são comparadas com as soluções ótimas conhecidas e, para aprimorar a avaliação do desempenho nas instâncias médias e grandes, quatro procedimentos para obter limitantes superiores foram propostos. Testes computacionais foram realizados em 1040 instâncias. O BRKGA encontrou 99% das 238 soluções ótimas conhecidas e, nas 720 instâncias de dimensões médias e grandes, ficou em média a 3,8% dos limitantes superiores. As heurísticas construtivas superaram uma heurística construtiva da literatura em 90% das instâncias. A segunda parte do trabalho apresenta uma nova abordagem para o Problema de Escalonamento de Técnicos de Campo: um modelo biobjetivo, onde uma segunda função objetivo buscará que as tarefas prioritárias sejam realizadas o mais cedo possível. Uma versão multiobjectivo do BRKGA foi desenvolvida, considerando diversas estratégias para classificar a população do algoritmo e escolher as melhores soluções (estratégias de elitismo). Codificadores e decodificadores foram criados para o problema multiobjectivo. Os resultados computacionais obtidos são comparados com os resultados de um Algoritmo Genético conhecido na literatura, o Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II). Para instâncias de pequenas dimensões, os resultados da meta-heurística proposta também são comparados com a fronteira ótima de Pareto de 234 instâncias, obtidas por enumeração completa. Em média, o BRKGA multiobjectivo encontrou 94% das soluções da fronteira ótima de Pareto e, nas instâncias médias e grandes, superou o desempenho do NSGA-II nas medidas de avaliação adotadas (porcentagem de soluções eficientes, hipervolume, indicador epsílon e cobertura). / An important topic in service companies, but little studied until now, is the field technician scheduling problem. In this problem, technicians have to execute a set of jobs or service tasks. Technicians have different skills and working hours. Tasks are in different locations within a city, with different time windows, priorities, and processing times. Each task is executed by only one technician. This problem is addressed in this thesis. The first part of the research presents the mixed integer linear programming model (MILP) and, due to the complexity of this problem, constructive heuristics and metaheuristics were proposed. The objective function is to maximize the sum of the weighted performed tasks in a day, based on the priority of tasks. In general terms, in the proposed constructive heuristics, jobs are ordered according to a criterion and, after that, tasks are assigned to technicians without violating constraints. A Genetic Algorithm (the Biases Randon Key Genetic Algorithm - -RKGA) is applied to the problem, based on its success in similar problems; the BRKGA uses random keys and a decoder transforms each chromosome of the Genetic Algorithm into a feasible solution of the problem. Decoders and encoders adapted to the problem were developed and computational tests are presented. A comparison between the solutions of the heuristic methods and optimal solutions values was also conducted for small instances and, to analyze medium and large instances, four upper bound models were proposed. Computational experiments with 1040 instances were carried out. The BRKGA reached 99% of the 238 optimal solutions and, for 720 medium and large instances, the average upper bound gap was 3,8%. Constructive heuristics overcame a heuristic of the literature in 90% of the instances. The second part of this research presents a new approach of the Field Technician Scheduling Problem: a multiobjective model, with a second objective function to execute the priority tasks as soon as possible. A multiobjective BRKGA was developed, with different strategies to classify the Genetic Algorithm population and to select the elite solutions (elite strategies). Decoders and encoders were developed for the multiobjective problem too. The results were compared with a known Genetic Algorithm, the Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II). For 234 small instances, the results were compared with the Pareto optimal solutions, obtained by complete enumeration. On average, the BRKGA found 94% of the Pareto optimal solutions and, for 720 medium and large instances, outperformed the NSGA-II by means of the measures adopted (percentage of efficient solutions, hypervolume, epsilon and coverage).

Um tema pouco estudado na literatura, mas frequentemente encontrado por empresas prestadoras de serviço, é o Problema de Escalonamento de Técnicos de Campos (Field Technician Scheduling Problem). O problema consiste em associar um número de tarefas - em diversos locais, com diferentes prioridades e com janelas de tempo - a uma quantidade de técnicos - com diferentes horários de expediente e com habilidades distintas - que saem no início do horário de trabalho da sede da empresa, para onde devem retornar antes do fim do expediente. Cada tarefa é atendida por um único técnico. Esse problema é estudado neste trabalho. A primeira parte do trabalho apresenta um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) e, dada a complexidade do problema, heurísticas construtivas e meta-heurísticas foram desenvolvidas. Na função objetivo, procura-se principalmente maximizar o número ponderado de tarefas executadas em um dia de trabalho, de acordo com as suas prioridades. Em linhas gerais, as heurísticas construtivas ordenam as tarefas de acordo com um critério pré-estabelecido e, em seguida, designam cada uma a um dos técnicos capazes de realiza-la sem violar as restrições do problema. Tendo em conta o bom desempenho obtido em outros problemas semelhantes, foi adotado um Algoritmo Genético denominado Biased Random-Key Genetic Algorithms (BRKGA), que utiliza chaves aleatórias para codificar e decodificar as soluções. Codificadores e decodificadores adaptados ao problema foram desenvolvidos e testes computacionais são apresentados. As soluções obtidas em problemas de pequenas dimensões são comparadas com as soluções ótimas conhecidas e, para aprimorar a avaliação do desempenho nas instâncias médias e grandes, quatro procedimentos para obter limitantes superiores foram propostos. Testes computacionais foram realizados em 1040 instâncias. O BRKGA encontrou 99% das 238 soluções ótimas conhecidas e, nas 720 instâncias de dimensões médias e grandes, ficou em média a 3,8% dos limitantes superiores. As heurísticas construtivas superaram uma heurística construtiva da literatura em 90% das instâncias. A segunda parte do trabalho apresenta uma nova abordagem para o Problema de Escalonamento de Técnicos de Campo: um modelo biobjetivo, onde uma segunda função objetivo buscará que as tarefas prioritárias sejam realizadas o mais cedo possível. Uma versão multiobjectivo do BRKGA foi desenvolvida, considerando diversas estratégias para classificar a população do algoritmo e escolher as melhores soluções (estratégias de elitismo). Codificadores e decodificadores foram criados para o problema multiobjectivo. Os resultados computacionais obtidos são comparados com os resultados de um Algoritmo Genético conhecido na literatura, o Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II). Para instâncias de pequenas dimensões, os resultados da meta-heurística proposta também são comparados com a fronteira ótima de Pareto de 234 instâncias, obtidas por enumeração completa. Em média, o BRKGA multiobjectivo encontrou 94% das soluções da fronteira ótima de Pareto e, nas instâncias médias e grandes, superou o desempenho do NSGA-II nas medidas de avaliação adotadas (porcentagem de soluções eficientes, hipervolume, indicador epsílon e cobertura). / An important topic in service companies, but little studied until now, is the field technician scheduling problem. In this problem, technicians have to execute a set of jobs or service tasks. Technicians have different skills and working hours. Tasks are in different locations within a city, with different time windows, priorities, and processing times. Each task is executed by only one technician. This problem is addressed in this thesis. The first part of the research presents the mixed integer linear programming model (MILP) and, due to the complexity of this problem, constructive heuristics and metaheuristics were proposed. The objective function is to maximize the sum of the weighted performed tasks in a day, based on the priority of tasks. In general terms, in the proposed constructive heuristics, jobs are ordered according to a criterion and, after that, tasks are assigned to technicians without violating constraints. A Genetic Algorithm (the Biases Randon Key Genetic Algorithm - -RKGA) is applied to the problem, based on its success in similar problems; the BRKGA uses random keys and a decoder transforms each chromosome of the Genetic Algorithm into a feasible solution of the problem. Decoders and encoders adapted to the problem were developed and computational tests are presented. A comparison between the solutions of the heuristic methods and optimal solutions values was also conducted for small instances and, to analyze medium and large instances, four upper bound models were proposed. Computational experiments with 1040 instances were carried out. The BRKGA reached 99% of the 238 optimal solutions and, for 720 medium and large instances, the average upper bound gap was 3,8%. Constructive heuristics overcame a heuristic of the literature in 90% of the instances. The second part of this research presents a new approach of the Field Technician Scheduling Problem: a multiobjective model, with a second objective function to execute the priority tasks as soon as possible. A multiobjective BRKGA was developed, with different strategies to classify the Genetic Algorithm population and to select the elite solutions (elite strategies). Decoders and encoders were developed for the multiobjective problem too. The results were compared with a known Genetic Algorithm, the Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II). For 234 small instances, the results were compared with the Pareto optimal solutions, obtained by complete enumeration. On average, the BRKGA found 94% of the Pareto optimal solutions and, for 720 medium and large instances, outperformed the NSGA-II by means of the measures adopted (percentage of efficient solutions, hypervolume, epsilon and coverage).