Abstract-Cloud computing är en typ av parallellt och distribuerat system som består av en samling sammankopplade och virtuella datorer. Med den ökande efterfrågan och fördelarna med molndatainfrastruktur kan olika datortjänster utföras på molnmiljön. En av de grundläggande frågorna i denna miljö har att göra med uppgiftsplanering. Moln uppgift schemaläggning är ett NP-hård optimering problem, och många meta-heuristiska algoritmer har föreslagits för att lösa det. En bra schemaläggare bör anpassa sin schemaläggningsstrategi till den föränderliga miljön och de olika typerna av uppgifter. I detta dokument har en policy för schemaläggning av molnuppgifter baserat på optimering av myrkolonier för lastbalansering jämfört med olika schemaläggningsalgoritmer föreslagits. Ant Colony Optimization (ACO) är slumpmässig optimering sökmetod som kommer att användas för att fördela inkommande jobb till virtuella maskiner. Det viktigaste bidraget från vårt arbete är att balansera systembelastningen samtidigt som vi försöker minimera omfattningen av en given uppgift. Belastningsbalansfaktorn, som är relaterad till avslutandet av arbetet, föreslås göra det möjligt att avsluta arbetet med olika resurser på liknande sätt och att förbättra lastbalanseringens förmåga. Den föreslagna schemaläggningsstrategin simulerades med hjälp av Cloudsim-verktygspaket. Experimentella resultat visade att den föreslagna algoritmen överträffade schemaläggningsalgoritmer som är baserade på grundläggande ACO eller Modified Ant Colony Optimization (MACO).
Keshk m.fl. REF föreslog en schemaläggningsalgoritm baserad på ACO-tekniken i molndatamiljön.
Cloud Task Scheduling for Load Balancing based on Intelligent Strategy
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}