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J-GLOBAL ID：201702256044119356   整理番号：17A1771838

クラウドにおけるワークフロースケジューリングのためのデッドライン制約コスト最適化アプローチ【Powered by NICT】

Deadline-Constrained Cost Optimization Approaches for Workflow Scheduling in Clouds

著者 (5件)： Wu Quanwang (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Ishikawa Fuyuki (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan) ,  Zhu Qingsheng (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Xia Yunni (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Wen Junhao (College of Software Engineering, Chongqing University, Chongqing, China)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 28  号： 12  ページ： 3401-3412  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  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： 今日では,需要の計算資源を使用するワークフローアプリケーションを可能にするため,雲の中でのワークフローアプリケーションを実行するためにますます魅力的になっている。一方,実行時間を最適化することに集中するだけであることを伝統的なワークフロースケジューリングアルゴリズムに挑戦する。本論文では,デッドライン制約の下での雲におけるワークフローの実行コストを最小化する方法を検討し,メタヒューリスティックアルゴリズムL ACO(アリコロニー最適化)と同様に簡単な発見的ProLiSを提案した。ProLiSはデッドラインを各タスクに,確率的上向きランクの新しい定義に比例して,2段リストスケジューリング方法論:ランク課題に従い,連続サブデッドラインに適合し,コストを最小化するサービスを各タスクを割り当てる。L ACOはデッドライン制約コスト最適化を実行するためにアリコロニー最適化を用いる解を構築するProLiSとしてアリはフェロモントレイルと確率的上向きランクに従って順序づけタスクリストを構築し,同じデッドライン分布とサービス選択法を用いた。さらに,デッドラインである制約付最適化に対するL ACOの探索を導くために緩和した。実験結果は,従来のアルゴリズムと比較して,ProLiSの性能が非常に競争力とL ACOはデッドライン会議の実行コストと成功比の点で最良の成績であることを示した。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： *ワークフロー ,  *最適化 ,  *時間制限 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 制約付最適化 ,  順序づけ ,  アリコロニー最適化 ,  実行時間 ,  計算資源 ,  *コスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  言語プロセッサ  (JD03040F) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラウド ,  デッドライン ,  制約 ,  コスト最適化