文献

J-GLOBAL ID：201702253802857483   整理番号：17A1855794

離散粒子群最適化に基づくクラウドコンピューティングQoSスケジューリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

QoS Scheduling Algorithm in Cloud Computing Based on Discrete Particle Swarm Optimization

著者 (4件)： Wang Yue (東北林業大学信息与計算机工程学院,哈爾浜150040;黒竜江省林業生態大数据存儲与高性能(云)計算工程技術研究中心,哈爾浜150040) ,  Liu Yaqiu (東北林業大学信息与計算机工程学院,哈爾浜150040;黒竜江省林業生態大数据存儲与高性能(云)計算工程技術研究中心,哈爾浜150040) ,  Guo Jifeng (東北林業大学信息与計算机工程学院,哈爾浜150040;黒竜江省林業生態大数据存儲与高性能(云)計算工程技術研究中心,哈爾浜150040) ,  Jing Weipeng (東北林業大学信息与計算机工程学院,哈爾浜150040;黒竜江省林業生態大数据存儲与高性能(云)計算工程技術研究中心,哈爾浜150040)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 43  号： 6  ページ： 111-117  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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環境におけるユーザタスクの多様なサービス品質(QoS)の要求を考慮して,タスクスケジューリングの時間,スケジューリングの信頼性,および信頼性を考慮して,マルチQoS制約離散的粒子群最適化(QoS-DPSO)のタスクスケジューリングアルゴリズムを提案した。タスクのQoSを定義し,数学的モデル化を行い,DPSOの探索空間をカットオフ時間とスケジューリング制約により制約し,DPSOの適応度関数を信頼性により再定義し,適応度値により最適タスクスケジューリング方式を探索した。実験結果により,PSO,DPSO,DBCおよびEDFアルゴリズムと比較して,QoS-DPSOは,スケジューリングデッドラインを満たす場合に,より高い信頼性を持ち,そして,Makespan性能に及ぼす影響は,より小さいことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  *アルゴリズム ,  *スケジューリング ,  数学モデル
準シソーラス用語： 適応度 ,  適応度関数 ,  カットオフ ,  探索空間 ,  *粒子群最適化 ,  タスクスケジューリング ,  サービス品質 ,  *スケジューリングアルゴリズム ,  *クラウドコンピューティング ,  *離散粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： cloud computing ,  Quality of Service (QoS) ,  Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) ,  deadline ,  scheduling budget ,  reliability

分類 (3件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  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 (4件)： 離散粒子群最適化 ,  クラウドコンピューティング ,  QOS ,  スケジューリングアルゴリズム