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J-GLOBAL ID：201902270742425657   整理番号：19A0526510

クラウドコンピューティングにおけるACOによる負荷分散ベースのタスクスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Load Balancing Based Task Scheduling with ACO in Cloud Computing

著者 (2件)： Gupta Ashish (Department of Computer Engineering National Institute of Technology Kurukshetra, Haryana, India) ,  Garg Ritu (Department of Computer Engineering National Institute of Technology Kurukshetra, Haryana, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCA  ページ： 174-179  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： クラウドコンピューティングインフラストラクチャにおけるスケジューリングは,計算時間,予算,負荷平衡などのようないくつかの挑戦的な問題を含んでいる。それらの中で,負荷バランスはクラウドプラットフォームのための主要な課題である。負荷バランスは基本的に負荷をバランスさせ,より高いスループットとより良い資源利用を達成する。スケジューリングタスクはNP完全問題であるので,発見的およびメタ発見的アプローチは,同じものを解決するための好ましいオプションである。本論文において,著者らは,主に2つの目的に焦点を合わせているクラウド環境におけるタスクスケジューリング問題を解決するために,Antコロニー最適化アルゴリズムのメタ発見的アプローチを選択した。すなわち,実行時間/計算時間とより良い負荷バランスを最小化した。比較分析により,提案した負荷平衡アリコロニー最適化アルゴリズム(LB-ACO)は,より良い負荷バランスとより少ない実行時間を提供することによってNSGA-IIアルゴリズムより良い結果を提供することを示した。シミュレーションはCloudSim Toolkitを用いて行った。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コロニー ,  発見的方法 ,  *負荷分散 ,  アルゴリズム ,  NP完全問題 ,  *スケジューリング ,  スループット ,  インフラストラクチャー
準シソーラス用語： アントアルゴリズム ,  比較分析 ,  実行時間 ,  最適アルゴリズム ,  資源利用 ,  *タスクスケジューリング ,  *クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラウドコンピューティング ,  ACO ,  負荷分散 ,  タスクスケジューリング