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J-GLOBAL ID:202202248240755377   整理番号:22A1163752

決定木アルゴリズムを用いたクラウド環境における多目的タスクスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Multiobjective Task Scheduling in Cloud Environment Using Decision Tree Algorithm
著者 (4件):
資料名:
巻: 10  ページ: 36140-36151  発行年: 2022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)
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近年,クラウドコンピューティングが開発され,広範囲の応用の基礎となっている。ユーザは,標準化されたサービスのカタログにアクセスすることを可能にし,彼らのビジネスニーズを柔軟かつ適応的に要求し,彼らが作った消費のみを支払うために,不幸な要求の事象において,そのビジネスニーズを柔軟かつ適応的に要求する。タスクスケジューリング問題は,最も重要なクラウドコンピューティング課題の1つと考えられている。この問題は,仮想マシン上で実行されるユーザによって提供されるアプリケーションタスクを合理的に順序付け,割り当てる方法に言及する。さらに,スケジューリング性能の品質は顧客満足に直接的な影響を与える。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問題は,スケジューリング性能を改善するために,より正確に記述されなければならない。本論文では,多目的タスクスケジューリングアルゴリズムを,不均一環境におけるディシジョンツリーに基づいて提案する。アプリケーションのタスクを割り当て,実行するための新しいタスクスケジュール決定ツリー(TS-DT)アルゴリズムを導入した。提案したTS-DTアルゴリズムの性能を評価するために,既存のアルゴリズム間で比較研究を行った。不均一Earlyt Finish Time(HEFT),エントロピー重み法(TOPSIS-EWM)を組み込んだ理想解への類似性によるP参照の次数の技術,およびQ学習と不均一Earlyt Finish Time(QL-HEFT)を組み合わせた。結果は,提案したTS-DTアルゴリズムが,既存のHEFT,TOPSIS-EWM,およびQL-HEFTアルゴリズムを,それぞれ,5.21%,2.54%,および3.32%短縮し,資源利用率を,それぞれ,4.69%,6.81%,および8.27%改善し,負荷分散を,平均で33.36%,19.69%,および59.06%改善することを示した。Copyright 2022 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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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移動通信  ,  パターン認識  ,  信号理論  ,  数値計算 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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