Sammanfattning av denna webbsida: Schemaläggning och resursfördelning är de viktigaste utmaningarna med molndata. Jämfört med rutnätsmiljön är dataöverföring en stor overhead för molnarbetsflöden. Därför måste kostnaderna för dataöverföringar mellan resurser och kostnader för utförande också beaktas under schemaläggningen baserat på användarens krav på tjänsternas kvalitet (QoS). I den här artikeln presenterar vi Deadline Constomed Heuristic based Genetic Algorithms (HGAs) för att schemalägga applikationer för molnresurser som minimerar kostnaderna för utförande samtidigt som deadline för att leverera resultatet. Varje arbetsflödes uppgift tilldelas prioritet med hjälp av bottennivå (b-nivå) och toppnivå (t-nivå). För att öka befolkningsmångfalden används dessa prioriteringar för att skapa den ursprungliga befolkningen av HGA. De föreslagna algoritmerna simuleras och utvärderas med syntetiska arbetsflöden baserade på realistiska arbetsflöden. Simuleringsresultaten visar att våra föreslagna algoritmer har en lovande prestanda jämfört med Standard Genetic Algorithm (SGA). Nyckelord: cloud computing; arbetsflöde; schemaläggning; DAG; genetisk algoritm; grid computing. Hänvisning till detta dokument bör göras på följande sätt: Verma, A. och Kaushal, S. (2014) "Deadline restrict heuristic-based genetic algoritm för arbetsflöde schemaläggning i moln", Int.
BTGA (Bottom level och top level) som använder båda nivåerna har en bättre prestanda än de andra två REF.
Deadline constraint heuristic-based genetic algorithm for workflow scheduling in cloud
{'venue': 'IJGUC', 'journal': 'IJGUC', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}