ABSTRACT Cloud computing håller på att bli ett alltmer beundrat paradigm som levererar högpresterande datorresurser över Internet för att lösa de storskaliga vetenskapliga problemen, men ändå har det olika utmaningar som måste hanteras för att utföra vetenskapliga arbetsflöden. Den befintliga forskningen fokuserade främst på att minimera efterbehandlingstiden (makespan) eller minimera kostnaderna samtidigt som kvaliteten på servicekraven uppfylldes. De flesta av dem anser dock inte att väsentliga egenskaper hos moln och stora frågor, såsom virtuella maskiner (VM) prestanda variation och förvärv fördröjning. I detta dokument föreslår vi en meta-heuristisk kostnadseffektiv genetisk algoritm som minimerar kostnaden för utförande av arbetsflödet samtidigt som deadline i cloud computing miljö. Vi utvecklar nya system för kodning, population initialisering, crossover, och mutationer operatörer av genetisk algoritm. Vårt förslag tar hänsyn till alla väsentliga egenskaper i molnet samt VM-prestandavariation och förvärvsfördröjning. Prestandautvärdering på några välkända vetenskapliga arbetsflöden, såsom Montage, LIGO, CyberShake och Epigenomics av olika storlek visar att vår föreslagna algoritm presterar bättre än de nuvarande toppmoderna algoritmerna. INDEX TERMS Cloud computing, vetenskapliga arbetsflöden, resursförsörjning, schemaläggning, kvalitet på tjänsten (QoS).
År 2016 föreslog J. meena et al en meta-heuristisk kostnadseffektiv genetisk algoritm (CEGA) REF som minskar kostnaden för utförande av arbetsflödet samtidigt som deadline i cloud computing.
Cost Effective Genetic Algorithm for Workflow Scheduling in Cloud Under Deadline Constraint
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}