Abstract Optimering av aktivitetsplanering i en distribuerad heterogen datormiljö, som är ett icke-linjärt multi-objektivt NP-hård problem, spelar en avgörande roll för att minska servicens svarstid och kostnad, och öka kvaliteten på tjänsten (QoS). I detta dokument behandlas fyra motstridiga mål, nämligen att minimera tiden för överföring av uppgifter, kostnader för utförande av uppgifter, strömförbrukning och aktivitetskölängd, för att utveckla en omfattande flermålsoptimeringsmodell för schemaläggning av uppgifter. Denna modell minskar kostnaderna från både kundens och leverantörens perspektiv genom att beakta kostnader för utförande och effekt. Vi utvärderar vår modell genom att tillämpa två multi-objektiva evolutionära algoritmer, nämligen Multi-mål Partikel Swarm Optimization (MOPSO) och Multi-mål Genetisk Algorithm (MOGA). För att genomföra den föreslagna modellen utökar vi verktygslådan Cloudsim genom att använda MOPSO och MOGA som sina algoritmer för schemaläggning av uppgifter som bestämmer det optimala uppgiftsarrangemanget bland virtuella maskiner. Simuleringsresultaten visar att den föreslagna flermålsmodellen finner optimala kompromisslösningar bland de fyra motstridiga målen, vilket avsevärt minskar arbetsinsatstiden och gör det möjligt att uppnå målet. Denna modell ökar inte bara QoS utan minskar också kostnaderna för leverantörerna. Av våra experimentresultat finner vi att MOPSO är en snabbare och mer exakt evolutional algoritm än MOGA för att lösa sådana problem.
I REF, en annan multi objektiv uppgift schemaläggning teknik för moln med hjälp av genetisk algoritm presenterades.
Evolutionary algorithm-based multi-objective task scheduling optimization model in cloud environments
{'venue': 'World Wide Web', 'journal': 'World Wide Web', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}