Abstract-Cloud computing är en samling heterogena virtualiserade resurser som kan nås on-demand till serviceapplikationer. Schemaläggning av stora och komplexa arbetsflöden blir en utmanande fråga inom molntjänster med ett krav på att både genomförandetiden och kostnaden för att använda en uppsättning heterogena molnresurser ska minimeras samtidigt. I detta dokument har vi utökat vår tidigare föreslagna Bi-Criteria Prioritetsbaserad Partikel Swarm Optimization (BPSO) algoritm för att schemalägga arbetsflödesuppgifter över tillgängliga molnresurser enligt deadline och budget begränsningar samtidigt som den bekräftade reservationen av resurser. Den förlängda heurismen simuleras och jämförelse görs med toppmoderna algoritmer. Simuleringsresultaten visar att utökad BPSO-algoritm också minskar genomförandekostnaden för schemat jämfört med toppmoderna algoritmer inom samma tidsfrist och budgetbegränsningar samtidigt som man överväger den utgående belastningen av resurserna också.
2015 använde A.verma et al Bi-criteria Prioritetsbaserad partikelsvamoptimering (BPSO) REF.
Cost Minimized PSO based Workflow Scheduling Plan for Cloud Computing
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Technology and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}