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Résumé Étant donné un ensemble de travaux (ou d'éléments), chacun d'eux étant caractérisé par sa demande en ressources et sa durée de vie, et un nombre suffisamment élevé de serveurs (ou de conteneurs) identiques, le problème de minimisation du temps de disponibilité (BTMP) nécessite de trouver un emploi du temps réalisable (c'est-à-dire une affectation de travaux aux serveurs) ayant un temps d'activation global minimum. Bien que lié au domaine de l'emballage de conteneurs temporels, le BTMP représente une branche indépendante de la recherche. Typiquement, de telles considérations (et ses généralisations) sont très importantes dans la gestion de la charge de travail des centres de données pour maintenir les coûts opérationnels (par exemple, liés à la consommation d'énergie) au minimum. Par conséquent, trouver des techniques de solution efficaces et puissantes pour le BTMP est un sujet pertinent dans le découpage et l'emballage, tant du point de vue théorique que pratique. Dans cet article, nous donnons un aperçu des méthodes heuristiques et des formulations de programmation linéaire entière (ILP) pour le problème considéré et analysons leurs propriétés théoriques et leur comportement computationnel. Dans un premier temps, nous étudions une heuristique de meilleur coût montrant des résultats convaincants dans une grande variété de tests numériques, y compris des instances du monde réel. En ce qui concerne les modèles ILP, nous proposons quelques améliorations pour les approches de la littérature et établissons une nouvelle formulation combinatoire basée sur un flux. Basé sur des tests numériques extensifs avec des ensembles de référence caractérisés différemment, le modèle de flux montre (i) qu'il améliore l'approche de pointe pour des instances générales, et (ii) qu'il est compétitif avec une formulation correspondante adaptée à un cas spécial.
Martinovic et al. (Sun,) ont étudié cette question.