I modellen Infrastructure-as-a-Service cloud computing tillhandahålls virtuella datorresurser i form av virtuella maskiner via Internet. En användare kan hyra ett godtyckligt antal datorresurser för att uppfylla sina krav, vilket gör cloud computing ett attraktivt val för att utföra realtidsuppgifter. Ekonomisk uppgiftstilldelning och schemaläggning på en uppsättning leasade virtuella maskiner är ett viktigt problem i molndatamiljön. I detta dokument föreslås en girig och genetisk algoritm med ett adaptivt urval av lämpliga crossover- och mutationsoperationer (kallas AGA) för att fördela och schemalägga realtidsuppgifter med företrädesbegränsning på heterogama virtuella maskiner. En omfattande simuleringsstudie har gjorts för att utvärdera de föreslagna algoritmernas prestanda när det gäller deras lösningskvalitet och effektivitet. Simuleringsresultaten visar att AGA överträffar den giriga algoritmen och den icke-adaptiva genetiska algoritmen när det gäller lösningskvalitet.
Mahmood och Khan REF, föreslog en girig och en genetisk algoritm (GA) med ett adaptivt urval av lämpliga crossover- och mutationsoperationer för att fördela och schemalägga realtidsuppgifter med företrädesbegränsning på heterogamous virtuella maskiner.
Hard Real-Time Task Scheduling in Cloud Computing Using an Adaptive Genetic Algorithm
{'venue': 'Computers', 'journal': 'Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}