En av de viktigaste och översta parametrarna i den verkliga världen datormiljö är energi. Minimering av energi medför fördelar som minskning av energiförbrukningen, minskning av kylningshastigheten hos datorprocessorerna, tillhandahållande av en grön miljö och så vidare. I själva verket är beräkningstiden och energin direkt proportionella mot varandra och minimeringen av beräkningstiden kan ge en kostnadseffektiv energiförbrukning. Proffetic schemaläggning av Bag-of-Tasks i rutnätet miljön härjar i minimal beräkningstid. I detta papper, en ny diskret partikel svärm optimering (DPSO) algoritm baserad på partikelns bästa position (pbDPSO) och global bästa position (gbDPSO) antas för att hitta den globala optimala lösningen för högre dimensioner. Denna nya DPSO ger bättre schema med minsta beräkningstid jämfört med Earliest Deadline First (EDF) och First Come First Serve (FCFS) algoritmer som minskar energi på ett jämförbart sätt. Andra schemaläggningsparametrar, t.ex. förhållandet mellan slutförande av arbeten och försening, beräknas också och jämförs med EDF och FCFS. En energiförbättring på upp till 28 % uppnåddes när Makespan Conservative Energy Reduction (MCER) och Dynamic Voltage Scaling (DVS) användes i den föreslagna DPSO-algoritmen.
Christobel m.fl. I REF föreslogs en energimedveten schemaläggningsmetod för vetenskapliga arbetsflöden baserade på partikelsvamoptimering och dynamisk spänningsskalning.
Efficient Scheduling of Scientific Workflows with Energy Reduction Using Novel Discrete Particle Swarm Optimization and Dynamic Voltage Scaling for Computational Grids
{'venue': 'TheScientificWorldJournal', 'journal': 'TheScientificWorldJournal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}