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Research of Resource Scheduling based on ACA-GA in the Cloud Computing

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJGDC) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Grid and Distributed Computing SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.6 (2016.06)바로가기
  • 페이지
    pp.1-12
  • 저자
    Xuan Chen, Wenfei Song, Zhaoguo Li
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A280277

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
How to better conduct research resource scheduling has long been a research direction of cloud computing. This paper, aiming at slow convergence and easiness of falling local optimum of ant colony algorithm,has integrated genetic algorithm into the ant colony algorithm and obtained hybrid algorithm (ACA -GA); in the initial solution of the ant colony algorithm, it has adopted selection, crossover and mutation operations of genetic algorithm to obtain an effective initial solution; secondly, it has used the perception threshold of ant colony algorithm path setting to regulate individual selection optimal path; finally, it has improved volatile factor so as to significantly improve the updating efficiency of pheromone. The algorithm in the paper proved that the performance of the algorithm has been also significantly improved through classical test functions. Cloudsim platform shows that, the algorithm above mentioned reduces the time and cost spent in resource scheduling of, hence has some promotional value.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Resource Scheduling Model of Cloud Computing Based on QoS
 3. Description of Basic Algorithms
  3.1 Basic Ant Colony Algorithm
  3.2 Genetic Algorithm
 4. Hybrid Algorithm Based on Ant Colony Algorithm and Genetic Algorithm in Cloud Computing
  4.1 Initialize Ant Colony Algorithm with Genetic Algorithm
  4.2 Sensory Threshold Setting — Path Selection
  4.3 Improvement of Pheromone Play Factor P
  4.4 Algorithm Description
 5. Analysis of Simulation Experiment
  5.1. Comparison of Performance with Basic Ant Colony Algorithm and Genetic Algorithm
  5.2 Comparison with other Intelligent Algorithms in Cloud Computing
  5.3. User QOS Analysis
 6. Conclusion
 References

키워드

ant colony algorithm genetic algorithm perception threshold cloud computing

저자

  • Xuan Chen [ Zhejiang Industry Polytechnic College Shaoxing Zhejiang 312000 China ]
  • Wenfei Song [ Zhejiang Industry Polytechnic College Shaoxing Zhejiang 312000 China ]
  • Zhaoguo Li [ Zhejiang Industry Polytechnic College Shaoxing Zhejiang 312000 China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJGDC) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJGDC)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Grid and Distributed Computing
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4262
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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