Vi tar itu med problemet med schemaläggning av arbetsflöden på heterogena datorsystem som molndatainfrastrukturer. Generellt sett är schemaläggningen av molnarbetsflödet ett komplext optimeringsproblem som kräver att olika kriterier beaktas för att uppfylla ett stort antal QoS-krav (Kvalitet på tjänsten). Traditionell forskning inom schemaläggning av arbetsflöden fokuserar främst på den optimering som begränsas av tid eller kostnad utan att bry sig om energiförbrukningen. Det viktigaste bidraget från denna studie är att föreslå ett nytt tillvägagångssätt för multi-objektive arbetsflöde schemaläggning i moln, och presentera hybriden PSO algoritm för att optimera schemaläggningen prestanda. Vår metod är baserad på teknik för dynamisk spännings- och frekvensskalning (DVFS) för att minimera energiförbrukningen. Denna teknik gör det möjligt för processorer att arbeta i olika spänningsförsörjningsnivåer genom att offra klockfrekvenser. Denna flerspänning innebär en kompromiss mellan kvaliteten på scheman och energi. Simuleringsresultat för syntetiska och verkliga vetenskapliga tillämpningar belyser den robusta prestandan hos det föreslagna tillvägagångssättet.
Till exempel, författare i REF, föreslog en metod för multi-objektive arbetsflöde schemaläggning i moln.
Multi-Objective Approach for Energy-Aware Workflow Scheduling in Cloud Computing Environments
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}