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J-GLOBAL ID：201902282970812624   整理番号：19A2666261

ハイブリッド生物地理学に基づく最適化を用いたクラウドコンピューティング環境における新しいタスクスケジューリング方式【JST・京大機械翻訳】

A novel task scheduling scheme in a cloud computing environment using hybrid biogeography-based optimization

著者 (8件)： Tong Zhao (College of Information Science and Engineering, Hunan Normal University, Changsha, Hunan, China) ,  Chen Hongjian (College of Information Science and Engineering, Hunan Normal University, Changsha, Hunan, China) ,  Deng Xiaomei (College of Information Science and Engineering, Hunan Normal University, Changsha, Hunan, China) ,  Li Kenli (College of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha, Hunan, China) ,  Li Kenli (National Supercomputing Center in Changsha, Changsha, Hunan, China) ,  Li Keqin (College of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha, Hunan, China) ,  Li Keqin (National Supercomputing Center in Changsha, Changsha, Hunan, China) ,  Li Keqin (Department of Computer Science, State University of New York, New Paltz, NY, USA)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 23  号： 21  ページ： 11035-11054  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングにおいて重要な役割を果たし,クラウドコンピューティングの性能に影響を及ぼす重要な因子であるタスクスケジューリングは,発見的アルゴリズムで解決できるNP困難問題である。本論文では,生物地理学ベース最適化(BBO)と呼ばれる新しい発見的アルゴリズムと,粒子群最適化(PSO)との移動戦略を統合した新しいハイブリッド移動BBO(HMBBO)アルゴリズムを提案した。両方法を提案し,クラウドコンピューティング環境におけるスケジューリング指向非巡回グラフタスクの問題を解決した。著者らのアプローチの基本的アイデアは,それらの欠点を避けながら,PSOとBBOアルゴリズムの利点を利用することである。HMBBOにおいて,BBO移動構造の下の飛行戦略を,探索速度を加速するためにハイブリッド化し,そして,HEFT_Dを,タスクシーケンスを評価するために,用いた。ワークフローSimに基づいて,比較実験を目的関数としてタスクスケジューリングの実行によって実行した。HMBBOにおいて,BBO移動構造の下の飛行戦略を,探索速度を加速するためにハイブリッド化し,そして,HEFT_Dを,タスクシーケンスを評価するために,用いた。ワークフローSimに基づいて,比較実験を目的関数としてタスクスケジューリングの実行によって実行した。HMBBOの有効性を検証するために,シミュレーションと現実の実験を行った。実験により,いくつかの古典的発見的アルゴリズムと比較して,HMBBOは,グローバル探索能力,高速収束速度および高品質解の観点から優位性を持ち,そして,それは,クラウドコンピューティングにおけるタスクスケジューリングのための新しい方法を提供した。Copyright 2018 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 目的関数 ,  *最適化 ,  有効性 ,  比較試験 ,  飛翔 ,  ワークフロー ,  *スケジューリング ,  高速度 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 収束速度 ,  巡回 ,  粒子群最適化 ,  発見的アルゴリズム ,  *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】

著者キーワード (5件)： 生物地理学に基づく最適化 ,  クラウドコンピューティング ,  有向非巡回グラフ ,  タスクスケジューリング ,  ワークフロー

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 生物地理学 ,  最適化 ,  クラウドコンピューティング ,  環境 ,  タスクスケジューリング