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J-GLOBAL ID：201702240330405798   整理番号：17A1571337

クラウド環境におけるタスクスケジューリングのためのエネルギーを意識した離散共生生物探索最適化アルゴリズム【Powered by NICT】

Energy-aware discrete symbiotic organism search optimization algorithm for task scheduling in a cloud environment

著者 (2件)： Sharma Megha (UIET, Panjab University, Chandigarh, India) ,  Verma Amandeep (UIET, Panjab University, Chandigarh, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SPIN  ページ： 513-518  発行年： 2017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： 生活水準の技術と止まらないので改善の進展に伴い,クラウドコンピューティングの実用的な範囲は,日々増加している。長年にわたって,電力消費は計算資源のための重要なコスト因子となっている。のために,エネルギーの管理は,ネットワークの実装とすべてのアルゴリズムの重要な標的のための重要になってきている。新しいメタヒューリスティックタスクスケジューリングアルゴリズム離散共生生物探索(DSOS)アルゴリズムが最近提案された,これはメイクスパンを最適化するエネルギー効率の観点からではなくに焦点を当てた。本論文では,エネルギーを意識した離散共生生物探索(E DSOS)として知られているDSOSへの新しいエネルギーを意識した最適化手法は,小規模クラウドネットワークが提案されている。元のアルゴリズムとそのエネルギー効率のよいバージョンの両方の詳細な記述と性能試験結果が含まれている。実験結果はE DSOSは問題サイズが増加するとより少ないエネルギーを消費することを証明した。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： 最適化手法 ,  電力消費 ,  小規模 ,  *最適化 ,  生活水準 ,  性能試験 ,  ネットワーク ,  エネルギー効率 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： メイクスパン ,  計算資源 ,  クラウドコンピューティング ,  *最適アルゴリズム ,  *タスクスケジューリング ,  *クラウド開発環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： クラウド環境 ,  タスクスケジューリング ,  エネルギー ,  意識 ,  共生生物 ,  探索 ,  最適化アルゴリズム