Kostenbewusste Ameisenkolonie-Optimierung für Cloud-Infrastrukturen - Gupta, Punit;Goyal, Ujjwal;Verma, Vaishali
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ANT Colony Optimization ist ein Algorithmus zur Aufgabenplanung, bei dem wir Aufgaben planen, indem wir sie den Ressourcen zuweisen. In diesem Projekt werden die Ressourcen als virtuelle Maschinen und die Aufgaben als Cloudlets bezeichnet. Früher wurden viele Algorithmen für die Aufgabenplanung vorgeschlagen, um die Leistung zu verbessern, aber sie waren nicht gleichzeitig kosteneffizient. PSO und Round Robin sind effiziente Lösungen, aber nicht kosteneffizient. Um diese Probleme zu überwinden, haben wir einen lernbasierten, kosteneffizienten Algorithmus für die Cloud-Infrastruktur vorgeschlagen.…mehr

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Produktbeschreibung
ANT Colony Optimization ist ein Algorithmus zur Aufgabenplanung, bei dem wir Aufgaben planen, indem wir sie den Ressourcen zuweisen. In diesem Projekt werden die Ressourcen als virtuelle Maschinen und die Aufgaben als Cloudlets bezeichnet. Früher wurden viele Algorithmen für die Aufgabenplanung vorgeschlagen, um die Leistung zu verbessern, aber sie waren nicht gleichzeitig kosteneffizient. PSO und Round Robin sind effiziente Lösungen, aber nicht kosteneffizient. Um diese Probleme zu überwinden, haben wir einen lernbasierten, kosteneffizienten Algorithmus für die Cloud-Infrastruktur vorgeschlagen.
Autorenporträt
Dr. Punit Gupta ist außerordentlicher Professor in der Abteilung für Computer und Kommunikation an der Manipal Universität Jaipur, Jaipur. Er erhielt 2010 einen B.Tech-Abschluss in Informatik und Ingenieurwesen von Rajiv Gandhi Prouduogiki Vishwavidyalaya, Madhya Pradesh.