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J-GLOBAL ID：201602240712651185   整理番号：16A0856574

クラウドプラットフォームの下近似Ε - 制約の多目的作業スケジューリングの最適化アルゴリズムに基づく計算【JST・京大機械翻訳】

MOJSP optimization algorithm based on approximate ε-constraint in cloud computing platform

著者 (3件)： Gao Yan (School of Information Engineering,Yulin University) ,  Chen Xiaohui (School of Information Engineering,Yulin University) ,  Ren Yongjun (College of Computer Science & Technology,Nanjing University of Aeronautics & Astronautics)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 3  ページ： 711-715  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングにおけるプラットフォームのホスト間の作業負荷分布の作業スケジューリング問題に対して,1つの近似に基づくΕ-制約の最適化アルゴリズムを提案した。作業スケジューリング問題のモデリングは数学的意思決定モデルの1つであるが,モデルの実行可能な作業のスケジューリングの集合を求め,各単一目標モデルを得るΕ制約アルゴリズムのPARETOフロンティアを利用する,したがって作業の総平均待ち時間、最長作業スケジューリングにおけるジョブの平均待ち時間(例えばスパンスケジュール)と必要なホスト数を最適化した。アルゴリズムはより少ない平均待ち時間とホスト数を実験例を確立し,アルゴリズムでは従来の加重和(WS)アルゴリズムとの比較を行うことにより,実験結果を示したが,必要とするアルゴリズムを見つけるの非支配解の平均数はWS77.8%アルゴリズムより,多様化により示した,クラウドコンピューティング環境下の大規模な多目的ジョブスケジューリング問題を解決するために適している。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *スケジューリング ,  多様化 ,  *制約条件 ,  待ち時間 ,  モデリング ,  *最適化 ,  *近似法
準シソーラス用語： ジョブスケジューリング ,  加重 ,  意思決定モデル ,  クラウドコンピューティング ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： cloud computing platform ,  multi-objective job scheduling ,  ε-constraint ,  optimize operations ,  Pareto frontier ,  weighted sum algorithm

分類 (2件)： オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： クラウド ,  プラットフォーム ,  近似 ,  制約 ,  スケジューリング ,  最適化アルゴリズム ,  計算