Un algoritmo híbrido de optimización multiobjetivo para la programación de trabajos en la computación en la nube basado en la teoría de fusión y división
Autores: Khaleel, Mustafa Ibrahim; Safran, Mejdl; Alfarhood, Sultan; Zhu, Michelle
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un algoritmo híbrido de optimización multiobjetivo para la programación de trabajos en la computación en la nube basado en la teoría de fusión y división
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Programación de trabajos
Entorno en la nube
Algoritmos evolutivos
Estrategias metaheurísticas
Problemas de optimización
Evaluación del rendimiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
La programación de trabajos dentro de un entorno de nube es un área crítica de investigación que requiere un análisis meticuloso. Entraña el desafío de asignar óptimamente trabajos a varios servidores de nube, cada uno con capacidades diferentes, y se clasifica como un problema polinómico no determinista (NP). Se han sugerido muchos métodos convencionales para abordar esta dificultad, pero a menudo luchan por encontrar soluciones casi perfectas en un plazo razonable. Por lo tanto, combinar diferentes estrategias metaheurísticas para mejorar la actuación del sistema en general es esencial.
Descripción
La programación de trabajos dentro de un entorno de nube es un área crítica de investigación que requiere un análisis meticuloso. Entraña el desafío de asignar óptimamente trabajos a varios servidores de nube, cada uno con capacidades diferentes, y se clasifica como un problema polinómico no determinista (NP). Se han sugerido muchos métodos convencionales para abordar esta dificultad, pero a menudo luchan por encontrar soluciones casi perfectas en un plazo razonable. Por lo tanto, combinar diferentes estrategias metaheurísticas para mejorar la actuación del sistema en general es esencial.