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J-GLOBAL ID：202002226085336570   整理番号：20A0913551

SQUID演算子と非線形慣性重みに基づくクラウドタスクスケジューリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Cloud Task Scheduling Algorithm Based on Squid Operator and Nonlinear Inertia Weight

著者 (3件)： Na Liu (East China University of Science and Technology,Shanghai,China) ,  Fei Luo (East China University of Science and Technology,Shanghai,China) ,  Chao Ding Wei (East China University of Science and Technology,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SSCI  ページ： 3104-3109  発行年： 2019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におけるユーザのサービス品質(QoS)要件をより良く満たすために,SNW-PSO(二乗演算子と非線形慣性W8PSO)アルゴリズムを提案した。アルゴリズムは,最適化の目標として実行時間と実行コストを実行する。一方では,アルゴリズムは最適化のプロセスにおける局所的最適化のためにアルゴリズムがジャンプすることを保証するために,非線形慣性重みを導入した。他方では,イカ演算子を導入して,粒子群の多様性を確実にして,粒子をより急速にグローバル最適位置に収束させた。それは,従来のPSOアルゴリズムの欠点,例えば,容易な早期収束,局所的最適に陥りやすい,および低い探索精度を作る。シミュレーション結果は,SNW-PSOアルゴリズムがより速く収束するだけではなく,標準粒子群最適化アルゴリズムおよび慣性重量の線形減少(LDIW-PSO)を有する粒子群最適化アルゴリズムと比較して,タスク完了時間およびコストも減少することを示した。Copyright 2020 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： *アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  線形性 ,  SQUID
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  実行時間 ,  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 ,  早期収束 , 【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)： SQUID ,  演算子 ,  非線形 ,  慣性