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J-GLOBAL ID：201602269406262815   整理番号：16A0663704

クラウドコンピューティングにおけるタスクとリソースのクラスタリングとリソース予測

Clustering of Tasks and Resources and Prediction of Resources in Cloud Computing

著者 (2件)： MOHANA R.S. (Kongu Engineering Coll., Tamil Nadu, IND) ,  THANGARAJ P. (Bannari Amman Inst. Technol., Tamil Nadu, IND)
資料名： Journal of Computational and Theoretical Nanoscience  (Journal of Computational and Theoretical Nanoscience)
巻： 12  号： 12  ページ： 5961-5967  発行年： 2015年12月 
JST資料番号： W2377A  ISSN： 1546-1955  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本研究では,クラウドコンピューティングにおける効率的なリソース割当のために,非負行列因数分解(NMF)ベース最適クラスタリングと位置平衡並列粒子群最適化(PB-PPSO)に基づく予測方法(NMF-PB-PPSO)を提案した。この方法では,NMFクラスタリングを用いて,類似特性に従ってタスクとリソースをクラスタ化する。タスク長,タスク入力ファイルサイズ,計算能力,リソース帯域幅とコストなどを考慮して,タスクとリソースをクラスタ化する。クラスタリング処理では,順序付けられた複数実行アルゴリズムにより最適クラスタを決定した。次に,PB-PPSO法を使用して,すべてのクラスタのルールセットを作成した。タスクグループの最適化リソースセットを決定するためにPSOアルゴリズムを使用した。実験結果は,提案方法が応答時間が短く,利益総額が高いことを示した。

シソーラス用語： *計算機利用 ,  *資源割付 ,  最適化 ,  因数分解 ,  *クラスタ化 ,  予測技法 ,  応答時間
準シソーラス用語： *クラウドコンピューティング ,  *リソース割当 ,  粒子群最適化 ,  非負行列因数分解 ,  *クラスタリング ,  予測方法

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウドコンピューティング ,  タスク ,  リソース ,  クラスタリング ,  予測