Registro de cambios

Lo que ofrece el árbol actual de DispatchAtlas, agrupado por área. El historial canónico y legible por máquina reside en el repositorio CHANGELOG.md, que sigue Keep a Changelog y el versionado semántico una vez que comienzan las publicaciones de paquetes; las versiones etiquetadas aparecen en la página de versiones.

DispatchAtlas es una plataforma reproducible de evaluación comparativa para la planificación de tareas en el continuo IoE / Edge–Fog–Cloud.

✨ Aspectos destacados actuales

Modelo central de planificación — modelos de coste de máquinas no relacionadas (matriz de tiempos de ejecución, máscara de compatibilidad, preparación dependiente de la secuencia, curvas de ejecución dependientes de la carga, comunicación entre recursos), coasignación multirrecurso, ejecución parcial (computación imprecisa), tareas moldeables de ancho variable, coplanificación en pandilla y semántica de tareas de reparto justo multiinquilino, una amplia familia de objetivos (makespan, preparación, energía, coste, carbono, latencia, retraso, equidad, cuota de recurso dominante, fiabilidad, seguridad, robustez, recompensa imprecisa, compuesto) con valores escalares o vectoriales, informe de viabilidad con registros de filas no factibles, derivación determinista de semillas y serialización JSON tras protocolos de integración tipados.
Atlas de evaluación comparativa — familias genéricas de planificación de optimización combinatoria (máquinas no relacionadas, job-shop, job-shop flexible, flow-shop por permutación, flow-shop con preparación dependiente de la secuencia y planificación de proyectos con recursos restringidos) junto con familias de computación distribuida y un continuo de familias Edge–Fog–Cloud (descarga en el borde, arranque en frío sin servidor, grafos de llamadas de microservicios, ubicación de réplicas, borde aéreo, ventanas de transmisión, recuperación ante fallos, planificación ciberfísica, agregación de sensores IoT al borde, planificación de clústeres de GPU y aprendizaje automático, ubicación de servicios en el borde, aplazamiento consciente del carbono, selección de clientes de aprendizaje federado, renderizado de realidad extendida inmersiva, planificación en el borde de satélites de órbita terrestre baja, colocación de tareas en el centro de datos, asignación de máquinas virtuales, descarga en el borde vehicular, redes industriales sensibles al tiempo, segmentación de red 5G, sincronización del borde con gemelos digitales, análisis de vídeo de ciudad inteligente, inferencia dividida colaborativa borde-nube, computación confidencial en el borde, computación en el borde intermitente sin batería, planificación de máquinas virtuales spot apropiables, ubicación por localidad de datos, planificación por cocompletación de coflujos e inferencia de modelos generativos bajo un presupuesto de caché clave-valor), cada una con una clase de perfil, metadatos respaldados por citas, métricas de caracterización, estratificación de dificultad y una métrica de calibración de la distancia de distribución.
Registro de solucionadores — líneas base constructivas y de despacho, adaptadores exactos (CP-SAT, programación lineal entera mixta y con restricciones cuadráticas, ramificación y acotación, un solucionador nativo de enumeración exhaustiva acotada y backends comerciales opcionales tras un extra dedicado), metaheurísticas representativas, un conjunto diversificado de competidores con referencias canónicas, solucionadores continuos vinculados a la planificación mediante adaptadores de codificación, un competidor multiobjetivo y una familia de solucionadores de codificación nativa que busca directamente entre planificaciones factibles. Cada descriptor incorpora un contrato de citas que falla cerrado y capacidades declaradas.
Capa de selección — recomendación de solucionadores basada en reglas y aprendida que clasifica los solucionadores a partir de las capacidades declaradas y la caracterización de la evaluación comparativa, tras un protocolo de validación cruzada sin fugas que informa la generalización fuera de muestra y nunca afirma un solucionador globalmente óptimo.
Objetivos, restricciones y calidad — evaluación por objetivo, restricciones de nivel de servicio con nombre con rutas distintas de incumplimiento duro y penalización blanda, asistentes de frontera de Pareto y cuatro indicadores de calidad (hipervolumen, IGD+, el indicador epsilon aditivo y la dispersión), y robustez en el peor caso o valor en riesgo condicional sobre un conjunto de perturbaciones declarado explícitamente.
Motor de campañas — validación, presupuestación en ejecución en seco, ejecución con puntos de control y reproducible, una política de recuento de ejecuciones en el umbral de potencia estadística, invariantes de comparación justa, reproducción determinista frente a hashes de contenido registrados y una topología paralela segura que escala a los núcleos disponibles del host con sondeo de capacidad y guardas de paralelismo anidado.
Análisis y evidencia — inferencia no paramétrica (Wilcoxon de rangos con signo con tamaños de efecto de Vargha-Delaney y delta de Cliff, el ómnibus de Friedman con un post-hoc de Nemenyi, corrección de Holm y Hochberg, e intervalos de bootstrap acelerado con corrección de sesgo) sin dependencia de estadística de terceros, figuras y tablas deterministas en SVG y PGFPlots, una superficie de limitaciones para los métodos no admitidos y paquetes de evidencia filtrados por divulgación indexados por niveles de evidencia genéricos.
Documentación y portal — un sitio de documentación con un portal interactivo (explorador del catálogo de evaluación comparativa, explorador de resultados, vista previa de simulación, un recomendador de solucionadores explicable solo de metadatos, inspección de la plataforma y un centro de descargas), demostraciones ejecutables en el navegador (visualizar evidencia, incluidas figuras de convergencia y de exploración–explotación, ejecutar un solucionador en vivo y ejecutar un experimento con semilla con un tamaño de efecto y un intervalo de confianza de bootstrap), búsqueda sin conexión, un mapa del sitio, un índice del sitio legible por máquina y datos del portal seguros para el público renderizados en la página en el momento de la compilación.
Gobernanza y cadena de suministro — superficies raíz de gobernanza y de comunidad, licenciamiento SPDX de una sola línea conforme a REUSE, CI con cobertura forzada, auditoría de dependencias ancladas, una auditoría programada de la cadena de suministro sobre el cierre de la distribución instalada, una configuración de seguridad CodeQL, generación de SBOM CycloneDX y verificación de firma de versión y de procedencia de compilación.