Makespan minimization i uppgifter schemaläggning av infrastruktur som en tjänst (IaaS) moln är en NP-hård problem. Ett antal tekniker hade använts i det förflutna för att optimera makespan tiden för schemalagda uppgifter i IaaS moln, vilket är proportionalitet till den utförande kostnad faktureras kunderna. I denna uppsats föreslog vi en League Championship Algorithm (LCA) baserad makespan tid minimization schemaläggning teknik i IaaS moln. LCA är en sportinspirerad populationsbaserad algoritmisk ram för global optimering över ett kontinuerligt sökområde. Tre andra befintliga algoritmer som är, First Come First Served (FCFS), Last Job First (LJF) och Best Effort First (BEF) användes för att utvärdera prestandan hos den föreslagna algoritmen. Alla algoritmer som är under övervägande antas inte vara förebyggande. De resultat som erhållits visar att LCA schemaläggning teknik presterar måttligt bättre än de andra algoritmerna i minimering makespan tid av schemalagda uppgifter i IaaS moln. Nyckelord: League Championship Algorithm; IaaS Cloud, Job Scheduling Algorithm, Cloud Computing, Cloud Scheduling, Optimization Algorithm. År 2009 introducerade Kashan [1] en ny beräkningsalgoritm för intelligens som kallas ligans mästerskapsalgoritm (LCA). Det är en ny optimeringsteknik utformad utifrån inspirationen från fotbollstävlingar i en mästerskapsliga. Den nya algoritmen är ett populationsbaserat algoritmiskt system för global optimering över ett kontinuerligt sökutrymme. LCA var utformad för att vara en stokastisk populationsbaserad algoritm för kontinuerlig global optimering som försöker härma en mästerskapssituation där syntetiska fotbollsklubbar deltar i en konstgjord liga under en tidsperiod. LCA-algoritmen har använts inom många områden och har utförts på ett förtjänstfullt sätt jämfört med andra kända optimeringssystem eller heuristikalgoritmer [2, 3]. De molndatatjänster kan i stor utsträckning delas in i tre; programvaran som en tjänst (SaaS), plattformen som en tjänst (PaaS) och infrastrukturen som en tjänst (IaaS). IaaS moln ger beräkningsresurser som virtuella maskiner (VM) till molnanvändare på begäran [4, 5]. Uppgifter schemaläggning optimering hade varit ett forskningsområde i IaaS moln eftersom det är ett NP-hård problem. Det autonoma attributet och resursen heterogenitet i molnen och den virtuella maskinens utförande kräver dock olika system för schemaläggning av uppgifter i IaaS-molndatorn för att användas och testas för att minimera makespantiden. Makespan tiden är direkt ansvarig för de uppgifter utförande kostnaden i denna miljö [6, 7]. Huvudsyftet med detta forskningsdokument är att föreslå en uppgift schemaläggning teknik i IaaS cloud computing med hjälp av LCA, för att minimera makespan. Avsnitt II granskar några relaterade litteraturer i LCA och även i uppgifter schemaläggning i IaaS moln. I avsnitt III beskrivs materialen och den föreslagna metoden för planering av uppgifter i miljön genom att LCA-tillägget för bestämning av vinnare/lösare förbättras. I avsnitt IV presenteras försöksuppställningen och resultaten och i avsnitt V redovisas slutsatserna och framtida arbeten.
För att minimera makespan av uppgifter schemaläggning i IaaS moln, Abdulhamid, et al. REF använder en League Championship Algorithm (LCA) för effektiva uppgifter schemaläggning i IaaS cloud computing system.
Tasks Scheduling Technique Using League Championship Algorithm for Makespan Minimization in IaaS Cloud
{'venue': 'ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences 9 (12), 2528 - 2533 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}