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J-GLOBAL ID：202202236810559307   整理番号：22A0969639

霧計算環境におけるタスクスケジューリングのための強化多目的花火アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An enhanced multi-objective fireworks algorithm for task scheduling in fog computing environment

著者 (3件)： Yadav Ashish Mohan (Indian Institute of Technology Roorkee, Roorkee, Uttarakhand, India) ,  Tripathi Kuldeep Narayan (Indian Institute of Technology Roorkee, Roorkee, Uttarakhand, India) ,  Sharma S. C. (Indian Institute of Technology Roorkee, Roorkee, Uttarakhand, India)
資料名： Cluster Computing  (Cluster Computing)
巻： 25  号： 2  ページ： 983-998  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4172A  ISSN： 1386-7857  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： インターネットの人気とともに,処理および貯蔵技術の急速な進歩により,計算能力は,以前より手頃な,効率的で,広くアクセスできるようになった。この進歩は,霧計算として知られる現代の計算環境の出現をもたらした。待ち時間感受性特性のため,霧コンピューティングにおけるこれらのサービスの計算はクラウドより有利である。タスクスケジューリングは,霧システムにおける重大な問題であり,実質的に資源利用,タスク計算,および待ち時間に影響する。多くの発見的およびメタヒューリスティック技法を適用して,スケジューリング問題を解決した。任意のメタヒューリスティックアルゴリズムの成功のために,収束を改善し,局所最適を避けるために,解空間の探査と開発の適切な構成が必要である。これらの要求を満たすために,反対ベース学習と微分進化技術の組合せによる修正ファイアワークアルゴリズムを提示した。微分進化演算子を利用して,局所最適を避け,反対ベース学習技術を,母集団の多様な解集合を生成するために適用した。提案方法は,メイクスパンとコストの最小化に関して機能して,資源利用を改良した。実験を様々な作業負荷で実施し,いくつかの最近の一般的なメタヒューリスティック技術と比較した。比較は,提案した方法の重要性を検証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 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 ,  学習 ,  作業時間 ,  *スケジューリング ,  感受性 ,  *計算 ,  発見的方法 ,  待ち時間 ,  母集団 ,  インターネット
準シソーラス用語： *花火 ,  メイクスパン ,  *タスクスケジューリング ,  ヒューリスティック ,  解空間 ,  微分進化 ,  資源利用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 霧の計算 ,  ハイブリッドスケジューリング ,  花火アルゴリズム ,  対立学習

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 霧 ,  計算 ,  環境 ,  タスクスケジューリング ,  強化 ,  多目的 ,  花火 ,  アルゴリズム