Cloud computing erbjuder dynamisk tilldelning av resurser på begäran, funktionen som gör det att stå isär ger bra prestanda, skalbarhet, kostnadseffektiv och mindre underhåll, vilket gör det till ett lämpligt val. Schemaläggning av uppgifter blir den viktigaste faktorn för att öka prestandan för den dynamiska resursfördelningen som är viktigast i molnmiljön för att öka prestandan och minska kostnaderna. I detta arbete föreslås en lösning med hjälp av makepan och kostnad, tar dem som viktiga begränsningar för optimeringsproblem. Vi har slagit samman två algoritmer nämligen, cuckoo search algoritm (CSA) och oppositionell baserat lärande (OBL) och skapat en ny hybrid algoritm som kallas oppositional cuckoo search algoritm (OCSA) för att ge en lösning på den ovan angivna frågan. Vår föreslagna OCSA-algoritm visade märkbar förbättring jämfört med de andra schemaläggningsalgoritmerna. Det föreslagna arbetet simuleras i molnim programmeringsmiljö och simuleringsresultaten visar effektiviteten av det föreslagna arbetet genom att minimera kostnader och makespan parametrar. De erhållna resultaten är bättre i jämförelse med andra befintliga algoritmer som partikelsvärmoptimering (PSO), förbättrad differential Evolution Algoritm (IDA) och genetisk algoritm (GA).
Hybrid uppgift schemaläggning algoritm för moln genom sammanslagning av två tekniker nämligen: Cuckoo sök algoritm och oppositionell baserad lärande presenterades i REF.
OCSA: Task Scheduling Algorithm in Cloud Computing Environment
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Engineering and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}