A Reinforcement Learning Approach for Task Assignment in IoT Distributed Platform

В работе представлено решение, позволяющее реализовать алгоритм трассировки лучей для получения изображений трехмерных объектов с использованием распределенной вычислительной системы на основе объектов Интернета вещей. На сегодняшний день вычислительные возможности встраиваемых систем, в том числе на основе объектов Интернета вещей, превышают таковые для классических параллельных и распределенных систем. Использование машинного обучения с подкреплением позволяет построить распределенную вычислительную систему на основе объектов Интернета вещей, таким образом, задействовать неиспользуемые или малоиспользуемые вычислительные мощности, что определяет актуальность данной работы. В качестве демонстрации функционирования такой системы рассмотрен алгоритм трассировки лучей, который имеет высокую степень распараллеливания, когда одна большая вычислительная задача может быть разделена на ряд независимых заданий, которые могут быть выполнены на ненадежных вычислительных узлах, реализованных на основе объектов Интернета вещей. Для проведения эксперимента был разработан стенд, на котором была продемонстрирована возможность использования объектов Интернета вещей для построения распределенной вычислительной системы, а также проведена оценка выполнения задачи трассировки лучей: общее время выполнения задачи в зависимости от количества вычислительных узлов, время выполнения одного задания при разном количестве вычислительных узлов, время выполнения задачи при фиксированном количестве вычислительных узлов в зависимости от размера формируемого изображения. Результаты экспериментов показали, что распределенная вычислительная система на основе объектов Интернета вещей демонстрирует показатели производительности, аналогичные классическим распределенным и параллельным системам. Ключевые слова: интернет вещей, трассировка лучей, распределенная вычислительная система, параллельные системы, обучение с подкреплением RAY tRAcInG on A DIstRIBUteD coMPUteR sYsteM BAseD on oBJects oF tHe InteRnet oF tHInGs

show abstract

unclassified