Vi föreslår en uppgiftsorienterad multi-objektiv schemaläggning metod baserad på myrkolonioptimering (MOSACO) för att optimera den ändliga poolen av offentliga och privata datorresurser i en hybrid cloud computing miljö enligt deadline och kostnadsbegränsningar. MOSACO används för att minimera slutförandetider och kostnader med hjälp av tids-första och kostnads-första enda-objektiva optimeringsstrategier, respektive, och för att maximera användarens kvalitet på tjänsten och vinsten av resursleverantörer med hjälp av entropioptimering modell. Effektiviteten av MOSACO algoritmen baserat på flera överväganden av uppgiften slutföra tid, kostnad, antal deadline överträdelser, och graden av privat resursutnyttjande verifieras med hjälp av simulering och tre tillämpning exempel. Jämförelser med liknande schemaläggningsmetoder visar att MOSACO ger den högsta optimaliteten, och att de tids-första och kostnads-första strategierna ger definitiva fördelar för att minimera slutförandetid och kostnad, respektive.
Med tanke på tidsfristen och kostnadsbegränsningen, Zuo et al. I REF föreslogs en multiobjektiv schemaläggningsmetod som är inriktad på uppgifter baserade på optimering av myrkolonier i en molnmiljö med flera lager, med syftet att optimera den begränsade poolen av kant- och offentliga molndataresurser.
A Multi-Objective Hybrid Cloud Resource Scheduling Method Based on Deadline and Cost Constraints
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}