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J-GLOBAL ID：201702249313039388   整理番号：17A0020916

マルチメディアクラウドネットワークにおけるBayes作業負荷スケジューリング【Powered by NICT】

Bayesian workload scheduling in multimedia cloud networks

著者 (4件)： Ferdouse Lilatul (Department of Electrical and Computer Engineering, Ryerson University, Toronto, Canada) ,  Li Mushu (Department of Electrical and Computer Engineering, Ryerson University, Toronto, Canada) ,  Guan Ling (Department of Electrical and Computer Engineering, Ryerson University, Toronto, Canada) ,  Anpalagan Alagan (Department of Electrical and Computer Engineering, Ryerson University, Toronto, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CAMAD  ページ： 83-88  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,マルチメディアクラウドネットワークにおける資源最適化問題を考察した。最初に,資源最適化は,マルチメディアサービスプロバイダ(MSP)のための重要なタスクであるがクラウドデータセンタの一般的三層アーキテクチャを検討した。,マルチメディアクラウドネットワークにおける資源最適化に不可欠なサービス品質(QoS)パラメータの目的と品質の一般的概要を示した。問題,制約,解法,配分手順の性質の観点から資源最適化問題の比較分析を検討した。さらに,重み更新因子を組み込んでいるタスクベーススケジューリング問題への新しい最適化問題を定式化した。最後に,Bayes理論を適用した経路を同定し,各経路の重みを更新し,シミュレーションスキームを評価した。Bayes作業負荷スケジューリング方式の応答時間性能は発見的それと同じであった。さらに,タスクとの関係に依存するため,Bayesain方式のスケジューリング量がよりロバストで。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： Bayes推定 ,  最適化問題 ,  品質 ,  応答時間 ,  最適化 ,  ロバスト性 ,  計算機アーキテクチャ ,  定式化 ,  *スケジューリング
準シソーラス用語： 比較分析 ,  サービス品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 移動通信  (ND08030H) ,  マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W) ,  信号理論  (ND02020G) ,  その他の無線通信  (ND08050D) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 作業負荷 ,  スケジューリング