Autoregressive dragonfly optimization for multiobjective task scheduling (ADO-MTS) in mobile cloud computing
Other Title(s)
خوارزمية اليعسوب ذاتية الانحدار لجدولة المهام متعددة الأهداف (ADO-MTS) في الحوسبة السحابية المتنقلة
Joint Authors
Source
Journal of Engineering Research
Issue
Vol. 8, Issue 3 (30 Sep. 2020), pp.71-90, 20 p.
Publisher
Kuwait University Academic Publication Council
Publication Date
2020-09-30
Country of Publication
Kuwait
No. of Pages
20
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Abstract AR
الحوسبة السحابية المتنقلة هي منصة حوسبة معترف بها و تعتبر نموذجا تجاريا نظرا لقدرتها على النمو في تقديم الخدمات المطلوبة .
للمستخدمين.
و مع ذلك، فإنها تطرح عددا-من التحديات، من بينها استهلاك الطاقة في مراكز البيانات حيث أنها القضية الرئيسية.
و لذلك، تم تصميم تقنية لجدولة المهام المدركة للطاقة، و تسمى جدولة المهام متعددة الأهداف المرتكزة على خوارزمية اليعسوب ذاتية الانحدار، و التي تقوم بجدولة المهام إلى الموارد السحابية المناسبة.
تكون جدولة المهام إما في السحابة العامة أو في السحابة المتنقلة (MC) بحيث يتم تقليل استخدام الطاقة.
وفقا لذلك، تم تطوير خوارزمية التحسين، و خوارزمية اليعسوب ذاتية الانحدار، و التي تجمع بين القيمة الذاتية الشرطية المعرضة للخطر (CAViaR) وخوارزمية اليعسوب (DA).
علاوة على ذلك، تم تصميم نموذج متعدد الأهداف يتعلق باستهلاك الطاقة، والتصنيع، واستخدام الموارد، لتحقيق التخصيص الأمثل للموارد من أجل المهام.
تم استخدام ثلاثة مقاييس، مثل الموارد، التصنيع، والطاقة، لتقييم أداء تقنية ADO-MTS المقترحة.
أظهرت النتائج أن تقنية ADO-MTS قدمت أداء عاليا من خلال الحصول على الحد الأقصى من استخدام الموارد 0.5795، و الحد الأدنى لاستهلاك الطاقة 6.22 و 0.092، على التوالي.
Abstract EN
Mobile Cloud computing is a recognized computing platform and is being considered as a business model due to its potential growth in offering required services to the users.
However, it poses a number of challenges, among which the consumption of energy in the data centers is the key issue.
Hence, an energy aware task scheduling technique, called Autoregressive Dragonfly Optimization-based Multiobjective Task Scheduling (ADO-MTS), is designed that schedules the tasks to the suitable cloud resources.
The scheduling of the tasks is either in the public cloud or Mobile Cloud (MC) such that the utilization of energy is reduced.
Accordingly, an optimization algorithm, Autoregressive Dragonfly Optimization (ADO), is developed combining Conditional Autoregressive Value at Risk (CAViaR) with Dragonfly Algorithm (DA).
Moreover, a multiobjective model concerning energy consumption, Makespan, and resource utilization is designed for the optimal allocation of resources to the tasks.
Three measures, that is, resource utilization, Makespan, and energy, are used to evaluate the performance of the proposed ADO-MTS technique.
The results show that the ADO-MTS technique has provided high performance by obtaining the maximum resource utilization of 0.5795, minimum Makespanof 6.22, and minimum energy consumption of 0.092, respectively.
American Psychological Association (APA)
Garg, Matish& Nath, Rajender. 2020. Autoregressive dragonfly optimization for multiobjective task scheduling (ADO-MTS) in mobile cloud computing. Journal of Engineering Research،Vol. 8, no. 3, pp.71-90.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1495171
Modern Language Association (MLA)
Garg, Matish& Nath, Rajender. Autoregressive dragonfly optimization for multiobjective task scheduling (ADO-MTS) in mobile cloud computing. Journal of Engineering Research Vol. 8, no. 3 (Sep. 2020), pp.71-90.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1495171
American Medical Association (AMA)
Garg, Matish& Nath, Rajender. Autoregressive dragonfly optimization for multiobjective task scheduling (ADO-MTS) in mobile cloud computing. Journal of Engineering Research. 2020. Vol. 8, no. 3, pp.71-90.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1495171
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 71-90
Record ID
BIM-1495171