ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید
CIVILICAWe Respect the Science
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
عنوان
مقاله

زمان بندی وظایف در محیط ابری با استفاده از الگوریتم ژنتیک

تعداد صفحات: 8 | تعداد نمایش خلاصه: 241 | نظرات: 0
سال انتشار: 1394
کد COI مقاله: NSOECE03_067
زبان مقاله: فارسی
(فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)
محتوای کامل این مقاله با فرمت WORD هم قابل دریافت می باشد.

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اگر در مجموعه سیویلیکا عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق فرم روبرو اصل این مقاله را خریداری نمایید.

با عضویت در سیویلیکا می توانید اصل مقالات را با حداقل ۳۳ درصد تخفیف (دو سوم قیمت خرید تک مقاله) دریافت نمایید. برای عضویت در سیویلیکا به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید.در صورتی که دارای نام کاربری در مجموعه سیویلیکا هستید، ابتدا از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد شده و سپس به این صفحه مراجعه نمایید.

لطفا قبل از اقدام به خرید اینترنتی این مقاله، ابتدا تعداد صفحات مقاله را در بالای این صفحه کنترل نمایید.

برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 8 صفحه است به صورت فایل PDF و یا WORD در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:
فرمت فایل مورد نظر را انتخاب فرمایید:


مشخصات نویسندگان مقاله زمان بندی وظایف در محیط ابری با استفاده از الگوریتم ژنتیک

مسعود پورمرادی - کارشناسی ارشد ، مرکز آموزش علمی کاربردی کارآموزان چالوس،گروه مهندسی کامپیوتر، ایران
آتبین کیا - دانشجوی دکتری ، مرکز آموزش علمی کاربردی کارآموزان چالوس،گروه مهندسی برق، ایران
هدایت کیالاشکی - دانشجوی دکتری ، مرکز آموزش علمی کاربردی کارآموزان چالوس،گروه مهندسی برق، ایران

چکیده مقاله:

با رشد مجازی سازی در سیستم های و تکنولوژی های جالب امروزی ، رایانش ابری به عنوان بستر جدید محاسباتی ظهور کرد. هدف نهایی رایانش ابری جلب رضایت کاربران بر اساس کیفیت سرویس تضمین شده برای آنها و کسب سود برای سرویس دهنده ی رایانش ابری می باشد، بنابراین لازم است که یک الگوریتم زمان بندی به هدف دست پیدا کند. اما مدل های موجود به دلیل اینکه فقط روی افزایش کارایی سیستم کار می کنند با محیط ابر قابل تطبیق نیستند، بطوریکه اکثر روش ها زمان بندی در محاسبات کلاستری فقط در زمینه ی بهینه کردن زمان تکمیل شده کارهای دسته ای، تلاش می کنند. زمان بندهای محیط ابر باید کیفیت سرویس موردنظر کاربر را فراهم کنند تا رضایت وی جلب شود. به همین منظور در این مقاله روشی برای حل مسئله ی زمان بندی بر اساس الگوریتم ژنتیک ارائه خواهد شد. در مدل ارائه شده، زمان بند در هر چرخه ی زمان بندی تابع زمان بندی الگوریتم ژنتیک را فراخوانی می کند، این تابع مجموعه ای از کارهای زمان بندی شده را ایجاد کرده و کیفیت هر یک از مجموعه ها را بر اساس میزان تامین رضایت کاربران و دسترسی پذیری ماشین های مجازی ارزیابی می کند و این تابع تا رسیدن به زمان بندی بهینه ادامه پیدا می کند. نتایج شبیه سازی های انجام شده میزان کارایی و تاثیر بیشتر مدل ارائه شده نسبت به مدل های موجود مانند روش زمان بندی نوبت چرخشی را نشان می دهد.

کلیدواژه ها:

الگوريتم ژنتيك، رايانش ابري، زمان بندي كارها

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/449328/

کد COI مقاله: NSOECE03_067

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
پورمرادی، مسعود و کیا، آتبین و کیالاشکی، هدایت،1394،زمان بندی وظایف در محیط ابری با استفاده از الگوریتم ژنتیک،سومین کنفرانس بین المللی رویکردهای نوین در علوم ،مهندسی و تکنولوژی،،،https://civilica.com/doc/449328

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1394، پورمرادی، مسعود؛ آتبین کیا و هدایت کیالاشکی)
برای بار دوم به بعد: (1394، پورمرادی؛ کیا و کیالاشکی)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود ممقالهقاله لینک شده اند :

  • A.Kr.Singh, 2012, " A Survey On Resource Allocation Policies in ...
  • Amandeep Verma, Sakshi Kaushal, "Deadline constraint heuri stic-based genetic algorithm ...
  • J.Gu, J.Hu, T.Zhao and G.sun, 2012, _ new Resource Scheduling ...
  • Amin Julaa, _ Zalinda Othmana, , 2015, "Imperialist competitive algorithm ...
  • Mohamed Amine Kaaouache, Sadok Bouamama , 2015, "Solving bin Packing ...
  • مدیریت اطلاعات پژوهشی

    صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله
    این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
  • هوش مصنوعی > الگوریتم ژنتیک
  • اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

    علم سنجی و رتبه بندی مقاله

    مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
    نوع مرکز: موسسه غیرانتفاعی
    تعداد مقالات: 5,621
    در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

    مقالات پیشنهادی مرتبط

    به اشتراک گذاری این صفحه

    اطلاعات بیشتر درباره COI

    COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

    کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

    پشتیبانی