SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.24 número3 índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Artigo

Indicadores

Links relacionados

  • Em processo de indexaçãoCitado por Google
  • Em processo de indexaçãoSimilares em Google

Compartilhar


South African Journal of Industrial Engineering

versão On-line ISSN 2224-7890
versão impressa ISSN 1012-277X

Resumo

SELLAMI, K.; AHMED-NACER, M.; TIAKO, P.F.  e  CHELOUAH, R.. Immune genetic algorithm for scheduling service workflows with QoS constraints in cloud computing. S. Afr. J. Ind. Eng. [online]. 2013, vol.24, n.3, pp.68-82. ISSN 2224-7890.

OPSOMMING In verdeelde rekenaarverwerking is hulpbrontoewysing en skedulering van diens werkstrome 'n belangrike uitdaging, veral in 'n wolkrekenaar omgewing waar daar baie rekenaarhulpbronne beskikbaar is op bepaalde plekke. Daarbenewens moet die kwaliteit van die diens kwessies, soos uitvoertyd en bedryfskoste, in ag geneem word. Om hierdie uitdaging suksesvol te adresseer moet twee klassieke rekenaarverwerking probleme aangepak word: eerstens, die toekenning van hulpbronne aan elk van die take in die saamgestelde webdienste of werkstrome en tweedens die skedulering van hulpbronne wanneer elke hulpbron gebruik kan word deur meer as een taak en op verskillende tye nodig mag wees. Die bestaande benaderings vir die skedulering van werkstrome of saamgestelde webdienste in wolkverwerking fokus op die vermindering van die beperkingsprobleme, soos die sperdatum of die kostebeperking. Hierdie artikel stel 'n nuwe genetiese algoritme, wat die hulpbrontoewysing en skedulering probleem deur die oorweging van meer as twee beperkings oplos, voor. Eksperimentele resultate demonstreer die doeltreffendheid en skaalbaarheid van die voorgestelde algoritme.

        · resumo em Inglês     · texto em Inglês     · Inglês ( pdf )

 

Creative Commons License Todo o conteúdo deste periódico, exceto onde está identificado, está licenciado sob uma Licença Creative Commons