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J-GLOBAL ID：201802223830350711   整理番号：18A0166385

粒子群最適化に基づくタスク割当アルゴリズムとアドホックモバイルクラウドにおけるシミュレーテッドアニーリング【Powered by NICT】

A task assignment algorithm based on particle swarm optimization and simulated annealing in Ad-hoc mobile cloud

著者 (7件)： Huang Bonan (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University Nanjing, Jiangsu, 210096, China) ,  Xia Weiwei (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University Nanjing, Jiangsu, 210096, China) ,  Zhang Yueyue (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University Nanjing, Jiangsu, 210096, China) ,  Zhang Jing (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University Nanjing, Jiangsu, 210096, China) ,  Zou Qian (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University Nanjing, Jiangsu, 210096, China) ,  Yan Feng (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University Nanjing, Jiangsu, 210096, China) ,  Shen Lianfeng (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University Nanjing, Jiangsu, 210096, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WCSP  ページ： 1-6  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： アドホックモバイルクラウドは局所デバイスに構築できる,素子を動作し,資源を共有する。しかし,アドホックモバイルクラウドの展開は,モバイル装置の限界により妨げられている,貯蔵容量と比較的短い電池寿命である。このような問題を克服するために,本論文では,アドホックモバイルクラウドにおける粒子群最適化とシミュレーテッドアニーリング(PSO SA)に基づくタスク割当アルゴリズムを提案した。本研究の主要な貢献は,時間遅延の制約の下で,全ての素子の資源利用,すべてのデバイスの全エネルギー消費の公平性を考慮した。粒子群最適化とシミュレーテッドアニーリングを組み合わせた局所最適解におちいるのが回避と収束速度を保証した。PSO(粒子群最適化)SAは総エネルギー消費を最小化し,全ての素子の資源利用の公平性をバランスさせるなど二つの主な目的を達成するためにタスク割当のための意思決定に使用される。シミュレーションにより,他の集団ベース最適化アルゴリズムと比較して,PSO(粒子群最適化)SAはより少ないエネルギー消費を持ち,PSO(粒子群最適化)SAの結果は,最適解に近いことができることを示した。Copyright 2018 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： 意思決定 ,  *シミュレーテッドアニーリング ,  *アルゴリズム ,  エネルギー消費 ,  公平性
準シソーラス用語： 最適解 ,  最適アルゴリズム ,  収束速度 ,  局所最適解 ,  資源利用 ,  時間遅れ ,  電池寿命 ,  モバイルデバイス ,  *タスク割当 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒子群最適化 ,  タスク割当 ,  アルゴリズム ,  シミュレーテッドアニーリング