با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
دسته بندی:
محاسبات ابری - Cloud Computing
سال انتشار:
2015
ترجمه فارسی عنوان مقاله:
یک روش زمانبندی- بهینهسازی چند هدفه بر اساس الگوریتم کلونی مورچگان در محاسبات ابری
عنوان انگلیسی مقاله:
A Multi-Objective Optimization Scheduling Method Based on the Ant Colony Algorithm in Cloud Computing
منبع:
IEEE, Big Data Services and Computational Intelligence for Industrial Systems, 2015
نویسنده:
LIYUN ZUO1,2, LEI SHU1, (Member, IEEE), SHOUBIN DONG2, CHUNSHENG ZHU3, (Student Member, IEEE), AND TAKAHIRO HARA4, (Senior Member, IEEE)
چکیده انگلیسی:
For task-scheduling problems in cloud computing, a multi-objective optimization method
is proposed here. First, with an aim toward the biodiversity of resources and tasks in cloud computing,
we propose a resource cost model that defines the demand of tasks on resources with more details. This
model reflects the relationship between the user’s resource costs and the budget costs. A multi-objective
optimization scheduling method has been proposed based on this resource cost model. This method considers
the makespan and the user’s budget costs as constraints of the optimization problem, achieving multiobjective optimization of both performance and cost. An improved ant colony algorithm has been proposed
to solve this problem. Two constraint functions were used to evaluate and provide feedback regarding the
performance and budget cost. These two constraint functions made the algorithm adjust the quality of the
solution in a timely manner based on feedback in order to achieve the optimal solution. Some simulation
experiments were designed to evaluate this method’s performance using four metrics: 1) the makespan;
2) cost; 3) deadline violation rate; and 4) resource utilization. Experimental results show that based on these
four metrics, a multi-objective optimization method is better than other similar methods, especially as it
increased 56.6% in the best case scenario.
INDEX TERMS: Cloud computing | ant colony | task scheduling | deadline | cost constraint
چکیده فارسی:
برای برنامههای زمانبدی وظیفه در محاسبات ابری، یک روش بهینهسازی چندهدفه در اینجا معرفی میشود. ابتدا، با هدف تنوع زیستی منابع و وظایف در محاسبات ابری، ما یک مدل هزینهی منبع معرفی میکنیم که تقاضای وظایف بر روی منابع را با جزئیات بیشتری تعریف میکند. این مدل انعکاسکنندهی رابطهی بین هزینههای منبع و هزینههای بودجه میباشد. یک روش زمانبندی-بهینهسازی چندهدفه بر اساس مدل هزینهی منبع معرفی شدهاست. این روش، makespan (زمان تکمیل) و هزینههای بودجهی کاربر را به عنوان محدودیتهای مسئلهی بهینهسازی در نظر گرفته و به بهینهسازی چندهدفهی هر دو مورد کارایی و هزینه دست می یابد. یک الگوریتم کلونی مورچگان بهبود یافته به منظور حل این مسئله معرفی شده است. دو تابع محدودیت برای ارزیابی مور استفاده قرار گرفته و بازخوردی با توجه به کارایی و هزینهی بودجه ارائه میدهد. این دو تابع محدودیت اعمال شده بر روی الگوریتم، کیفیت راهحل را بصورت بموقع و بر اساس بازخورد به منظور دستیابی به راهحل بهینه، تعدیل میکند. بعضی از آزمایشات شبیهسازی به منظور ارزیابی کارایی این مدل با استفاده از چهار متریی ذیل، طراحی شدهاند: 1) makespan؛ 2) هزینه؛ 3) نرخ نقض مهلت؛ و 4) بهرهبرداری از منبع. نتایج آزمایشی (تجربی) نشان میدهند که بر اساس این چار متریک، یک روش بهینهسازی چندهدفه بهتر از دیگر روشهای مشابه میباشد، بخصوص به این دلیل که کارایی آن در سناریوی بهترین حالت، حدود 56.6% افزایش پیدا کرد.
کلمات کلیدی: محاسبات ابری | کلونی مورچگان | زمانبندی وظیفه | مهلت | محدودیت هزینه.
حجم فایل: 530 کیلوبایت
قیمت: 36000 تومان
توضیحات اضافی:
تعداد نظرات : 0