ABSTRACT För problem med att schemalägga uppgifter i molndata föreslås här en multiobjektiv optimeringsmetod. För det första föreslår vi i syfte att uppnå biologisk mångfald i resurser och uppgifter inom datormolnet en resurskostnadsmodell som definierar behovet av uppgifter på resurser med mer detaljer. Denna modell återspeglar sambandet mellan användarens resurskostnader och budgetkostnaderna. En multi-objektiv optimering schemaläggningsmetod har föreslagits baserat på denna resurskostnadsmodell. Denna metod tar hänsyn till makespan och användarens budgetkostnader som begränsningar i optimeringsproblemet, för att uppnå multiobjektiv optimering av både prestanda och kostnad. En förbättrad myrkolonialgoritm har föreslagits för att lösa detta problem. Två begränsningsfunktioner användes för att utvärdera och ge återkoppling om prestanda och budgetkostnad. Dessa två begränsningsfunktioner gjorde att algoritmen justerade lösningens kvalitet i rätt tid baserat på feedback för att uppnå den optimala lösningen. Vissa simuleringsförsök utformades för att utvärdera denna metods prestanda med hjälp av fyra mätvärden: 1) makespan; 2) kostnad; 3) deadline krångelsfrekvens; och 4) resursutnyttjande. Experimentella resultat visar att baserat på dessa fyra mätvärden är en multiobjektiv optimeringsmetod bättre än andra liknande metoder, särskilt som den ökade med 56,6% i bästa fall.
Zuo m.fl. REF föreslog en multi-objektiv optimeringsmetod baserad på ACO-algoritmen för aktivitetsplaneringsproblem.
A Multi-Objective Optimization Scheduling Method Based on the Ant Colony Algorithm in Cloud Computing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}