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J-GLOBAL ID：202202282360669072   整理番号：22A0971145

EMWOA:クラウドにおけるワークフロースケジューリングのための予算制約エネルギー消費最適化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

EM_WOA: A budget-constrained energy consumption optimization approach for workflow scheduling in clouds

著者 (5件)： Zhang Longxin (School of Computer Science, Hunan University of Technology, Zhuzhou, China) ,  Wang Lan (School of Computer Science, Hunan University of Technology, Zhuzhou, China) ,  Xiao Mansheng (School of Computer Science, Hunan University of Technology, Zhuzhou, China) ,  Wen Zhicheng (School of Computer Science, Hunan University of Technology, Zhuzhou, China) ,  Peng Cheng (School of Computer Science, Hunan University of Technology, Zhuzhou, China)
資料名： Peer-to-Peer Networking and Applications  (Peer-to-Peer Networking and Applications)
巻： 15  号： 2  ページ： 973-987  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4837A  ISSN： 1936-6450  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： クラウドコンピューティングは,グリーンコンピューティングの時代において世界中のユーザに利便性をもたらす。しかし,大量のデータ計算は,等しい大量のエネルギーを必要とし,それにより,予算制約の下でクラウドにおけるワークフロースケジューリングへの挑戦を導入する。クジラ最適化アルゴリズムに基づいて,本研究では,クラウドにおけるエネルギー消費を低減するエネルギー最小化クジラ最適化アルゴリズム(EM_WOA)と呼ばれる新しいメタヒューリスティックワークフロースケジューリングアルゴリズムを提案した。EM_WOAは,2つの戦略,すなわちサービスインスタンス選択とエネルギー消費削減を適用する。第1フェーズでは,候補仮想マシンをユーザにより与えられた予算制約に基づいて選択した。第2フェーズにおいて,最適スケジューリング解法は,クジラの位置を変えることによって確認した。実際のワークフローアプリケーションにおいて広範な実験を行い,その結果,EM_WOAは最先端のメタヒューリスティックアルゴリズムよりもより効率的で競争力があることを示した。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 ,  *最適化 ,  計算機利用 ,  *エネルギー ,  *スケジューリング ,  最適化手法 ,  応用プログラム ,  仮想機械システム ,  *制約条件 ,  *ワークフロー
準シソーラス用語： エネルギー最小化 ,  スケジューリングアルゴリズム ,  ヒューリスティック ,  クラウドコンピューティング ,  最適スケジューリング ,  グリーンコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 予算 ,  クラウドコンピューティング ,  エネルギー消費 ,  ホエーの最適化 ,  ワークフロースケジューリング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  予算 ,  制約 ,  エネルギー消費 ,  最適化