Schemaläggningsproblemet i distribuerade dataintensiva datormiljöer har blivit ett aktivt forskningsämne på grund av den enorma tillväxten i rutnäts- och molndatamiljöer. Som ett innovativt distribuerat intelligent paradigm ger svärmintelligens en ny metod för att lösa dessa potentiellt svåråtkomliga problem. I detta dokument formulerar vi schemaläggningsproblem för arbetsflödesapplikationer med säkerhetsbegränsningar i distribuerade dataintensiva datormiljöer och presenterar en ny säkerhetsbegränsningsmodell. Flera meta-heuristiska anpassningar till partikelsvärmens optimeringsalgoritm introduceras för att hantera formuleringen av effektiva scheman. En variabel område partikel svärm optimering algoritm jämförs med en multi-start partikel svärm optimering och multi-start genetisk algoritm. Experimentella resultat visar att populationsbaserade meta-heuristikmetoder vanligtvis ger en god balans mellan global prospektering och lokal exploatering och deras genomförbarhet och effektivitet för schemaläggning av arbetsflödestillämpningar.
I REF formulerade författarna schemaläggningsproblem för arbetsflöden med säkerhetsbegränsningar i distribuerade dataintensiva datormiljöer och presenterade en ny säkerhetsbegränsningsmodell.
Swarm scheduling approaches for workflow applications with security constraints in distributed data-intensive computing environments
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}