<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://metafora.rcsi.science/xsd_files/journal3.xsd">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2024.47.4.011</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">1704</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Эффективное распределение вычислительных ресурсов в геораспределенных гетерогенных динамичных вычислительных средах</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Efficient resource allocation in geodistributed heterogeneous dynamic computing environments</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0001-6527-8108</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Клименко</surname>
              <given-names>Анна Борисовна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Klimenko</surname>
              <given-names>Anna Borisovna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>anna_klimenko@mail.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">Институт информационных наук и технологий безопасности Российского государственного гуманитарного университета</aff>
        <aff xml:lang="en">Institute of IT and Security Technologies, Russian State University for Humanities</aff>
      </aff-alternatives>
      <pub-date pub-type="epub">
        <day>01</day>
        <month>01</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>1</volume>
      <issue>1</issue>
      <elocation-id>10.26102/2310-6018/2024.47.4.011</elocation-id>
      <permissions>
        <copyright-statement>Copyright © Авторы, 2026</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=1704"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>В настоящее время управление вычислительными ресурсами в геораспределенных гетерогенных динамичных вычислительных средах представляет собой нетривиальную научную задачу. В силу сложности таких систем распределение вычислительных ресурсов становится вычислительно сложной задачей, как правило, многокритериальной, с нелинейными ограничениями, целочисленной или смешанно-целочисленной. Решение подобных задач составляет дополнительные ресурсные издержки систем. Кроме того, свойство геораспределенности также привносит дополнительные ресурсные издержки, которые возникают при транзите данных между вычислительными подзадачами в случае, когда при этом задействованы транзитные участки сети и длина маршрута более одного участка. Целью настоящего исследования является реализация эффективного управления вычислительными ресурсами по критерию использования вычислительных ресурсов – как в процессе их распределения, так и при решении вычислительной задачи в вычислительной среде. Для достижения поставленной цели разработана новая постановка задачи распределения вычислительных ресурсов, которая учитывает свойства гетерогенности, динамики и геораспределенности вычислительной среды и отличается наличием управляемых параметров, определяющих затраты ресурсов как на передачу данных по сети, так и на решение задачи распределения вычислительных ресурсов. Разработан метод, позволяющий решить поставленную задачу, который включает этапы разработки репозитария метаэвристик и его использования. Результаты проведенного моделирования позволяют сделать вывод о перспективности разработанного метода – трудоемкость распределения вычислительных ресурсов снизилась в 28 раз при потерях качества полученного решения до 10 %.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>Currently, the management of computing resources in geo-distributed heterogeneous dynamic computing environments is a non-trivial scientific problem. Due to the complexity of such systems, the distribution of computing resources becomes a computationally hard problem, usually multi-criteria, with nonlinear constraints, integer or mixed-integer. The solution of such problems produces some additional costs of system exploitation. In addition, the property of geo-distribution also introduces additional resource costs that arise during data transit between computing subtasks in the case when transit sections of the network are involved and the route length is more than one section. The purpose of this study is to implement effective management of computing resources based on the criterion of using computing resources – both in the process of their distribution and in solving a computational task in a computing environment. To achieve the goal of the study, a new formulation of the computational resource distribution problem has been developed, which takes into account the properties of heterogeneity, dynamics and geo-distribution of the computing environment and is distinguished by the presence of controlled parameters that determine the resource costs both for data transmission over the network and for solving the computational resource distribution problem. A method has been developed that allows solving the formulated problem, which includes the stages of developing a metaheuristic repository and its use. The results of the conducted modeling allow us to conclude that the developed method is promising – the computing resource usage for resources distribution has decreased by 28 times with a loss in the quality of the resulting solution of up to 10%.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>распределение вычислительных ресурсов</kwd>
        <kwd>распределенные вычисления</kwd>
        <kwd>управление распределенными вычислениями</kwd>
        <kwd>динамичная вычислительная среда</kwd>
        <kwd>оптимизация</kwd>
        <kwd>метаэвристики</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>resource allocation</kwd>
        <kwd>distributed computing</kwd>
        <kwd>distributed computing management</kwd>
        <kwd>dynamic computing environment</kwd>
        <kwd>optimization</kwd>
        <kwd>metaheuristics</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без спонсорской поддержки.</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">The study was performed without external funding.</funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Клименко А.Б. Постановка задачи и методы распределения вычислительных ресурсов в геораспределенных гетерогенных вычислительных средах с динамикой и ограничением на время выполнения задач. Прикладная информатика. 2024;19(4):48–67. https://doi.org/10.37791/2687-0649-2024-19-4-48-67</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Sukhoroslov O., Gorokhovskii M. Benchmarking DAG Scheduling Algorithms on Scientific Workflow Instances. In: Supercomputing: Revised Selected Papers: Part II: 9th Russian Supercomputing Days, RuSCDays 2023, 25–26 September 2023, Moscow, Russia. Cham: Springer; 2023. pp. 3–20. https://doi.org/10.1007/978-3-031-49435-2_1</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Каляев И.А., Каляев А.И. Метод и алгоритмы адаптивного мультиагентного диспетчирования ресурсов в гетерогенных распределенных вычислительных средах. Автоматика и телемеханика. 2022;(8):100–122. https://doi.org/10.31857/S0005231022080062</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Heba M.F. Optimizing Task Scheduling and Resource Allocation in Computing Environments using Metaheuristic Methods. Fusion: Practice and Applications. 2024;15(1):157–179. https://doi.org/10.54216/FPA.150113</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Narwal A. Resource Utilization Based on Hybrid WOA-LOA Optimization with Credit Based Resource Aware Load Balancing and Scheduling Algorithm for Cloud Computing. Journal of Grid Computing. 2024;22(3). https://doi.org/10.1007/s10723-024-09776-0</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Hussain M., Nabi S., Hussain M. RAPTS: resource aware prioritized task scheduling technique in heterogeneous fog computing environment. Cluster Computing. 2024;27:13353–13377. https://doi.org/10.1007/s10586-024-04612-2</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Behera S.R., Panigrahi N., Bhoi S.K., Sahoo K.S., Jhanjhi N.Z., Ghoniem R.M. Time Series-Based Edge Resource Prediction and Parallel Optimal Task Allocation in Mobile Edge Computing Environment. Processes. 2023;11(4). https://doi.org/10.3390/pr11041017</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Dankolo N.M.D., Radzi N.H.M., Mustaffa N.H., Talib M.Sh., Yunos Z.M., Gabi D. Efficient Task Scheduling Approach in Edge-Cloud Continuum Based on Flower Pollination and Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm. Baghdad Science Journal. 2024;21(2). https://doi.org/10.21123/bsj.2024.10084</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Abdel-Basset M., Mohamed R., Abd Elkhalik W., Sharawi M., Sallam K.M. Task Scheduling Approach in Cloud Computing Environment Using Hybrid Differential Evolution. Mathematics. 2022;10(21). https://doi.org/10.3390/math10214049</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Mishra A.K., Mohapatra S., Sahu P.K. Adaptive Tasmanian Devil Optimization algorithm based efficient task scheduling for big data application in a cloud computing environment. Multimedia Tools and Applications. 2024. https://doi.org/10.1007/s11042-024-19887-1</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Барский А.Б. Параллельное программирование. Москва: Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ»; 2016. 345 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit12">
        <label>12</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Топорков В.В. Модели распределенных вычислений. Москва: Физматлит; 2004. 320 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit13">
        <label>13</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Sadeg S., Hamdad L., Kada O., Benatchba K., Habbas Z. Meta-learning to Select the Best Metaheuristic for the MaxSAT Problem. In: Modelling and Implementation of Complex Systems: Proceedings of the 6th International Symposium, MISC 2020, 24–26 October 2020, Batna, Algeria. Cham: Springer; 2020. pp. 122–135. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58861-8_9</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit14">
        <label>14</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Kärcher J., Meyr H. A machine learning approach for predicting the best solution heuristic for a large scaled Capacitated Lotsizing Problem. Research Square. 2023. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3709286/v1</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit15">
        <label>15</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Aksoy İ.C., Mutlu M.M. Comparing the performance of metaheuristics on the Transit Network Frequency Setting Problem. Journal of Intelligent Transportation Systems. 2024. https://doi.org/10.1080/15472450.2024.2392722</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
    <fn-group>
      <fn fn-type="conflict">
        <p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p>
      </fn>
    </fn-group>
  </back>
</article>