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J-GLOBAL ID：202002281646911905   整理番号：20A0958159

サイバー-物理-社会サービスにおけるFOGコンピューティングのための多目的タスクスケジューリング法【JST・京大機械翻訳】

A Multi-Objective Task Scheduling Method for Fog Computing in Cyber-Physical-Social Services

著者 (6件)： Yang Ming (Zhejiang Meteorological Information Network Center, Hangzhou, China) ,  Ma Hao (Zhejiang Climate Center, Hangzhou, China) ,  Wei Shuang (Zhejiang Meteorological Information Network Center, Hangzhou, China) ,  Zeng You (Zhejiang Meteorological Information Network Center, Hangzhou, China) ,  Chen Yefeng (Zhejiang Meteorological Information Network Center, Hangzhou, China) ,  Hu Yuemei (School of Information Science and Technology, Qufu Normal University, Rizhao, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 65085-65095  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 霧コンピューティングは,エッジデバイスに近い霧層デバイスを用いることにより,データ蓄積,計算,および他のサービスを用いたユーザを提供する。霧コンピューティングにおけるタスクと資源スケジューリングは研究ホットスポットになった。霧コンピューティングにおける多目的タスクスケジューリング問題のために,霧コンピューティング(FOG-AMOSM)のための適応多目的最適化タスクスケジューリング方法を本論文において提案した。本方法において,霧ネットワークにおける全体の実行時間と作業資源コストを資源配分の最適化目標として取り入れて,多目的作業スケジューリングモデルを設計した。目的モデルがパレート最適解問題であるので,大域的最適解を多目的最適化理論と改良多目的進化発見的アルゴリズムを用いて得ることができた。さらに,現在のタスクスケジューリンググループのより良い分布を得るために,霧コンピューティングにおけるタスクスケジューリンググループの現状に従って,近傍を適応的に変化させる。それは,多目的アルゴリズムにおける近傍対策によって引き起こされた近傍値がタスクスケジューリング母集団の分布に影響を及ぼすという問題を避ける。このアルゴリズムを用いて,霧コンピューティングタスクスケジューリングにおける多目的協調最適化問題を解決するために,霧コンピューティングタスクスケジューリングの効用関数指標の非劣解集合を解いた。結果は,提案方法には,総タスク実行時間,資源コスト,および負荷次元の観点から,他の方法より良い性能があることを示している。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 ,  最適化問題 ,  *スケジューリング ,  ネットワーク ,  資源割付 ,  効用関数 ,  ホットスポット ,  母集団
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  最適解 ,  Pareto最適解 ,  *タスクスケジューリング ,  実行時間 ,  発見的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 情報処理一般  (JE15010U) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 物理 ,  社会 ,  サービス ,  FOG ,  コンピューティング ,  タスクスケジューリング