A Reinforcement Learning Agent for Distributed Task Allocation

Staffolani, Alessandro (2020) A Reinforcement Learning Agent for Distributed Task Allocation. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria informatica [LM-DM270]
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Abstract

Al giorno d'oggi il reinforcement learning ha dimostrato di essere davvero molto efficace nel machine learning in svariati campi, come ad esempio i giochi, il riconoscimento vocale e molti altri. Perciò, abbiamo deciso di applicare il reinforcement learning ai problemi di allocazione, in quanto sono un campo di ricerca non ancora studiato con questa tecnica e perchè questi problemi racchiudono nella loro formulazione un vasto insieme di sotto-problemi con simili caratteristiche, per cui una soluzione per uno di essi si estende ad ognuno di questi sotto-problemi. In questo progetto abbiamo realizzato un applicativo chiamato Service Broker, il quale, attraverso il reinforcement learning, apprende come distribuire l'esecuzione di tasks su dei lavoratori asincroni e distribuiti. L'analogia è quella di un cloud data center, il quale possiede delle risorse interne - possibilmente distribuite nella server farm -, riceve dei tasks dai suoi clienti e li esegue su queste risorse. L'obiettivo dell'applicativo, e quindi del data center, è quello di allocare questi tasks in maniera da minimizzare il costo di esecuzione. Inoltre, al fine di testare gli agenti del reinforcement learning sviluppati è stato creato un environment, un simulatore, che permettesse di concentrarsi nello sviluppo dei componenti necessari agli agenti, invece che doversi anche occupare di eventuali aspetti implementativi necessari in un vero data center, come ad esempio la comunicazione con i vari nodi e i tempi di latenza di quest'ultima. I risultati ottenuti hanno dunque confermato la teoria studiata, riuscendo a ottenere prestazioni migliori di alcuni dei metodi classici per il task allocation.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Staffolani, Alessandro
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
reinforcement learning,machine learning,task allocation,assignment problem,distributed server allocation,autonomous system
Data di discussione della Tesi
12 Marzo 2020
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