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J-GLOBAL ID：202202249204087595   整理番号：22A1153423

クラウド環境におけるエネルギー効率の良い仮想マシン統合のための改良型甲虫スウォーム最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved beetle swarm optimization algorithm for energy efficient virtual machine consolidation on cloud environment

著者 (5件)： Bhagavathi Hariharan (Department of Computational Intelligence, School of Computing, SRM Institute of Science and Technology, Kattankulathur, Tamilnadu, India) ,  Rathinavelayatham Siva (Department of Computational Intelligence, School of Computing, SRM Institute of Science and Technology, Kattankulathur, Tamilnadu, India) ,  Shanmugaiah Kaliraj (Department of Information and Communication Technology, Manipal Institute of Technology, Manipal Academy of Higher Education, Manipal, Karnataka, India) ,  Kanagaraj Kamaraj (Computer Science and Engineering, KPR Institute of Engineering and Technology, Coimbatore, India) ,  Elangovan Dinesh (Department of Electronics and Communication Engineering, M. Kumarasamy College of Engineering, Karur, Tamilnadu, India)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 10  ページ： e6828  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  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： クラウドコンピューティングにおいて,仮想マシン(VM)圧密とマイグレーションは,クラウド環境のエネルギー効率とコストを強化するための重要な方式である。VM圧密のプロセスは,より少ない電力消費でより多くのタスクを実行することである。しかし,信頼できない物理的資源のため,エネルギー消費は増加した。したがって,この問題を解決するために,エネルギー意識VM強化に基づく改良甲虫群最適化(IBSO)アルゴリズムをこの論文で提示する。IBSOアルゴリズムは,甲虫スウォーム最適化(BSO)と粒子群最適化(PSO)を結合した。提案したアルゴリズムは,電力消費,資源浪費,およびSLA違反のような解と多目的関数の有効表現で定義される。研究結果は,提案した手法が,異なる評価尺度に関して,異なる以前の方法より優れていることを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 圧密 ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  計算機利用 ,  *最適化手法 ,  電力消費 ,  統合 ,  目的関数 ,  *カブトムシ ,  *仮想機械システム ,  *スウォーム ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  評価尺度 ,  クラウドコンピューティング ,  *クラウド開発環境 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応甲虫スウォーム最適化 ,  電力消費と電力消費 ,  移動 ,  多目的関数 ,  VM圧密

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： クラウド環境 ,  エネルギー効率 ,  仮想マシン ,  統合 ,  甲虫 ,  スウォーム ,  最適化アルゴリズム