Abstract-Cloud computing är en typ av parallellt och distribuerat system som består av en samling sammankopplade och virtuella datorer. En av de grundläggande frågorna i denna miljö har att göra med uppgiftsplanering. Moln uppgift schemaläggning är ett NP-hård optimering problem, och många meta-heuristiska algoritmer har föreslagits för att lösa det. En bra schemaläggare bör anpassa sin schemaläggningsstrategi till den föränderliga miljön och de olika typerna av uppgifter. I detta papper, modifieras myrkolonioptimering för moln uppgift schemaläggning föreslås. Målet med modifieringen är att förbättra prestandan för den grundläggande myrkolonioptimeringsalgoritmen och optimera tiden för utförandet av uppgiften med tanke på att minimera makepanen för en given uppgift som. Vårt tillvägagångssätt föreslår självanpassningskriterier för de grundläggande parametrarna för optimering av myrkolonier. Myntkolonioptimeringsalgoritm och modifierad algoritm har simulerats med Cloudsim-verktygspaket. Experimentella resultat visade att modifierade myrkolonioptimering överträffade myrkolonioptimeringsalgoritmen.
Den modifierade myrkolonioptimeringsalgoritmen (MACO) föreslås i REF.
An Ant Algorithm for Cloud Task Scheduling
{'venue': 'CloudCom 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}