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J-GLOBAL ID：202202282870860658   整理番号：22A1053171

クラウドコンピューティング環境における暗黙情報伝送に基づくマルチワークフロースケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Multi-workflow Scheduling Based on Implicit Information Transmission in Cloud Computing Environment

著者 (4件)： Ji Liangqian (School of Computer Science and Technology, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, China) ,  Dong Tingting (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Lan Yang (School of Computer Science and Technology, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, China) ,  Cai Xingjuan (School of Computer Science and Technology, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1566  ページ： 86-103  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
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： 現在のクラウドコンピューティング環境において,タスクスケジューリングと資源割り当ては,性能改良におけるキーと難しいポイントであった。しかし,Montage,Inspiral,Cybershakeなどのワークフローには多くの問題がある。それらは類似のワークフロー構造を持ち,それはタスクスケジューリングと資源分布の効率に影響を及ぼす。加えて,従来の進化アルゴリズムによって得た結果は,単一タスクのためにだけクラウドコンピューティング環境における仮想マシンの配置配列であり,それは資源の大きな廃棄物である。これらの問題に狙いを定めて,複数のワークフロータスクを,同時に暗黙情報転送を用いて本論文で処理して,それは,より良い仮想マシン割当を共有するように情報を交換するために,各々のタスクの割り当てシーケンスを合理的に使用する。一方,異なるタスク間の潜在的関係と差異を用いることは,個体群がより良い収束と多様性を持つように,より良い。マルチタスクワークフローのためのコンビナトリアル個体群(CP-MFEA)に基づく多因子進化的アルゴリズムを提案した。本論文は,マルチタスク組合せ問題の9つのセットを構築して,従来の単一タスク進化アルゴリズムによって方式を比較して,その目的は,明らかに本方法の優位性を記述することであった。実験結果を通して,著者らは,CP-MFEA能力が単一タスク進化アルゴリズムより非常に明白であることを強調することができた。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *計算機利用 ,  *スケジューリング ,  廃棄物 ,  改良 ,  資源割付 ,  組合せ問題 ,  個体群 ,  仮想機械システム ,  *ワークフロー
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  タスクスケジューリング ,  マルチタスク ,  *クラウドコンピューティング ,  情報伝送 ,  プロセッサスケジューリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラウドコンピューティング ,  タスクスケジューリング ,  多因子進化アルゴリズム ,  マルチワークフロースケジューリング

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

タイトルに関連する用語 (3件)： クラウドコンピューティング ,  環境 ,  情報伝送