Cloud computing har fått stor uppmärksamhet från forskarsamhället på grund av den snabba migrationen av informationstekniktjänster till sitt område. Framsteg inom virtualiseringsteknik har gjort molntjänster mycket populära som ett resultat av enklare distribution av applikationstjänster. Uppgifter skickas till cloud datacenter för att behandlas på lön när du går mode. Schemaläggning av uppgifter är en av de stora forskningsutmaningarna i molndatamiljön. Den nuvarande formuleringen av problem med schemaläggning av uppgifter har visat sig vara NP-komplett, varför det är svårt att hitta den exakta lösningen särskilt för stora problemstorlekar. Den heterogena och dynamiska funktionen hos molnresurser gör optimal uppgift schemaläggning icke-trivial. Därför krävs effektiva schemaläggningsalgoritmer för optimalt resursutnyttjande. Symbiotiska Organisms Search (SOS) har visat sig prestera konkurrenskraftigt med Partikel Swarm Optimization (PSO). Syftet med denna studie är att optimera schemaläggningen av uppgifter i molndatamiljön baserat på en föreslagen Simulated Annealing (SA) baserad SOS (SASOS) för att förbättra SOS-lösningens konvergenshastighet och kvalitet. SOS-algoritmen har en stark global prospekteringskapacitet och använder färre parametrar. Den systematiska resonemang förmåga SA används för att hitta bättre lösningar på lokala lösningar regioner, vilket ökar prospektering förmåga till SOS. Dessutom föreslås en fitness funktion som tar hänsyn till utnyttjandegraden av virtuella maskiner (VM) som minskar makepan och graden av obalans bland virtuella maskiner. CloudSim verktygslåda användes för att utvärdera effektiviteten i den föreslagna metoden med hjälp av både syntetisk och standard arbetsbelastning. Resultaten av simuleringen visade att hybrid SOS presterar bättre än SOS när det gäller konvergenshastighet, svarstid, grad av obalans och makespan.
Arbetet i REF presenterar en modifierad version av SOS baserat på SA-förfarandet för att lösa problemet med schemaläggning i molndata.
Hybrid Symbiotic Organisms Search Optimization Algorithm for Scheduling of Tasks on Cloud Computing Environment
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}