Det viktigaste kravet i cloud computing miljön är den uppgift schemaläggning som spelar den centrala rollen av effektivitet i hela molnet datoranläggningar. Schemaläggning av uppgifter i molndata innebär att för att fördela bästa lämpliga resurser för uppgiften som ska utföras med hänsyn till olika parametrar som tid, kostnad, skalbarhet, göra spännvidd, tillförlitlighet, tillgänglighet, genomströmning, resursutnyttjande och så vidare. Den föreslagna algoritmen beaktar tillförlitlighet och tillgänglighet. De flesta schemaläggningsalgoritmer tar inte hänsyn till tillförlitligheten och tillgängligheten av molndatamiljön eftersom komplexiteten för att uppnå dessa parametrar. Vi föreslår matematisk modell med hjälp av Load Balancing Mutation (balansering) en partikel svärm optimering (LBMPSO) baserad schema och tilldelning för cloud computing som tar hänsyn till tillförlitlighet, genomförandetid, överföringstid, göra spännvidd, tur och retur tid, överföringskostnader och belastning balansering mellan uppgifter och virtuell maskin.LBMPSO kan spela en roll för att uppnå tillförlitlighet i cloud computing miljö genom att överväga tillgängliga resurser och schemalägga om uppgift som misslyckas att fördela. Vår strategi LBMPSO jämfört med standard PSO, slumpmässig algoritm och Longest Cloudlet till Fastest Processor (LCFP) algoritm för att visa att LBMPSO kan spara i göra spännvidd, utförande tid, tur och retur tid, överföringskostnad.
Olika kriterier har utvärderats i REF för den PSO-baserade schemaläggningsalgoritmen som har utvecklats för att öka effektiviteten i schemaläggningsprocessen för lastbalansering i moln.
Enhanced Particle Swarm Optimization for Task Scheduling in Cloud Computing Environments
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}