مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

زمانبندی وظایف اینترنت اشیا در محاسبات ابری با استفاده از الگوریتم بهینه‌ساز تعادل

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
گروه علوم کامپیوتر، دانشگاه یزد، یزد، ایران.
چکیده
اینترنت اشیاء ارتباط جهانی و همگانی اشیاء را با شبکه اینترنت توصیف می‌کند و امکان تبدیل اشیاء به دستگاه‌های متصل به اینترنت را فراهم می‌سازد. این اشیاء قادر به درک محیط، انتقال داده‌ها، پردازش آن‌ها و ارائه بازخورد به محیط هستند. با گسترش برنامه‌های مبتنی بر اینترنت اشیاء، حجم درخواست‌های پردازشی به‌شدت افزایش یافته و چالش‌های جدیدی برای مدیریت و پردازش این داده‌ها ایجاد کرده است. محاسبات ابری قابلیت انجام محاسبات سنگین در زمان کم و هزینه مناسب را ایجاد می‌کند. برای مدیریت کارآمد منابع و کاهش هزینه‌ها، استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری مانند الگوریتم بهینه‌ساز تعادل، که بر پایه قوانین فیزیکی طراحی شده است، می‌تواند بسیار مؤثر باشد. در این مقاله، یک مسئله بهینه‌سازی چندهدفه شامل معیارهایی همچون زمان خاتمه آخرین وظیفه، تأخیر، تعادل بار، پایداری، مصرف انرژی و هزینه پردازش در محیط یکپارچه ابر ارائه شده است. با بهره‌گیری از الگوریتم بهینه‌ساز تعادل، این مسئله حل شده و نتایج با الگوریتم‌های فراابتکاری برجسته مقایسه شده است. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که الگوریتم پیشنهادی بهبود قابل‌توجهی در معیارهای مختلف داشته است. به‌طور خاص، در تابع زمان خاتمه آخرین وظیفه، الگوریتم پیشنهادی به ترتیب 9٪، 6.2٪، 9٪ و 11٪ نسبت به الگوریتم‌های PSO، GSA، GWO و FA بهبود یافته است. همچنین، در کاهش تأخیر، این الگوریتم 8٪، 6.7٪، 9.4٪ و 9٪ عملکرد بهتری داشته است. از نظر هزینه پردازش، بهبود 1.3٪ تا 2٪، و در مصرف انرژی کاهش 2٪ تا 3.6٪ را نشان می‌دهد. در مجموع، برای توابع هدف به‌صورت همزمان، الگوریتم پیشنهادی حدود 5.6٪ تا 10٪ عملکرد بهتری نسبت به رقبا داشته است. این نتایج برتری الگوریتم پیشنهادی در بهینه‌سازی همزمان معیارهای مختلف و افزایش کارایی سیستم‌های رایانش ابری را نشان می‌دهد.
کلیدواژه‌ها

[1] S. Azizi, "A Multi-objective Model for Task Scheduling Optimization in Fog-Cloud Computing Environments," Journal of Soft Computing and Information Technology, vol. 10, no. 4, pp. 43-52, 2022.
[2] N. Mansouri and M. M. Javidi, "A review of data replication based on meta-heuristics approach in cloud computing and data grid," Soft computing, vol. 24, no. 19, pp. 14503-14530, 2020.
[3] M. Bansal and S. K. Malik, "A multi-faceted optimization scheduling framework based on the particle swarm optimization algorithm in cloud computing," Sustainable Computing: Informatics and Systems, vol. 28, p. 100429, 2020.
[4] P. Pirozmand, A. A. R. Hosseinabadi, M. Farrokhzad, M. Sadeghilalimi, S. Mirkamali, and A. Slowik, "Multi-objective hybrid genetic algorithm for task scheduling problem in cloud computing," Neural computing and applications, vol. 33, pp. 13075-13088, 2021.
[5] B. Saemi, M. Sadeghilalimi, A. A. R. Hosseinabadi, M. Mouhoub, and S. Sadaoui, "A new optimization approach for task scheduling problem using water cycle algorithm in mobile cloud computing," in 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2021: IEEE, pp. 530-539.
[6] F. Jauro, H. Chiroma, A. Y. Gital, M. Almutairi, M. A. Shafi’i, and J. H. Abawajy, "Deep learning architectures in emerging cloud computing architectures: Recent development, challenges and next research trend," Applied Soft Computing, vol. 96, p. 106582, 2020.
[7] N. Mansouri, R. Ghafari, and B. M. H. Zade, "Cloud computing simulators: A comprehensive review," Simulation Modelling Practice and Theory, vol. 104, p. 102144, 2020.
[8] A. A. Zubair, S. B. A. Razak, M. A. B. Ngadi, A. Ahmed, and S. H. H. Madni, "Convergence-based task scheduling techniques in cloud computing: A review," Emerging Trends in Intelligent Computing and Informatics: Data Science, Intelligent Information Systems and Smart Computing 4, pp. 227-234, 2020.
[9] M. Shojafar, M. Kardgar, A. A. R. Hosseinabadi, S. Shamshirband, and A. Abraham, "TETS: a genetic-based scheduler in cloud computing to decrease energy and makespan," in Hybrid Intelligent Systems: 15th International Conference HIS 2015 on Hybrid Intelligent Systems, Seoul, South Korea, November 16-18, 2015 15, 2016: Springer, pp. 103-115.
[10] F. Xin and L. Zhang, "The review of task scheduling in cloud computing," in Geo-informatics in Sustainable Ecosystem and Society: 6th International Conference, GSES 2018, Handan, China, September 25–26, 2018, Revised Selected Papers 6, 2019: Springer, pp. 119-126.
[11] N. Manikandan, N. Gobalakrishnan, and K. Pradeep, "Bee optimization based random double adaptive whale optimization model for task scheduling in cloud computing environment," Computer Communications, vol. 187, pp. 35-44, 2022.
[12] N. Manikandan, P. Divya, and S. Janani, "BWFSO: hybrid Black-widow and Fish swarm optimization Algorithm for resource allocation and task scheduling in cloud computing," Materials Today: Proceedings, vol. 62, pp. 4903-4908, 2022.
[13] D. Ding, X. Fan, Y. Zhao, K. Kang, Q. Yin, and J. Zeng, "Q-learning based dynamic task scheduling for energy-efficient cloud computing," Future Generation Computer Systems, vol. 108, pp. 361-371, 2020.
[14] S. Hammouti, B. Yagoubi, and S. A. Makhlouf, "Workflow security scheduling strategy in cloud computing," in International Symposium on Modelling and Implementation of Complex Systems, 2020: Springer, pp. 48-61.
[15] A. Faramarzi, M. Heidarinejad, B. Stephens, and S. Mirjalili, "Equilibrium optimizer: A novel optimization algorithm," Knowledge-based systems, vol. 191, p. 105190, 2020.
[16] H. Liu, "Research on cloud computing adaptive task scheduling based on ant colony algorithm," Optik, vol. 258, p. 168677, 2022.
[17] X. Guo, "Multi-objective task scheduling optimization in cloud computing based on fuzzy self-defense algorithm," Alexandria Engineering Journal, vol. 60, no. 6, pp. 5603-5609, 2021.
[18] L. Imene, S. Sihem, K. Okba, and B. Mohamed, "A third generation genetic algorithm NSGAIII for task scheduling in cloud computing," Journal of King Saud university-computer and information sciences, vol. 34, no. 9, pp. 7515-7529, 2022.
[19] S. E. Shukri, R. Al-Sayyed, A. Hudaib, and S. Mirjalili, "Enhanced multi-verse optimizer for task scheduling in cloud computing environments," Expert Systems with Applications, vol. 168, p. 114230, 2021.
[20] M. Hussain, L.-F. Wei, A. Lakhan, S. Wali, S. Ali, and A. Hussain, "Energy and performance-efficient task scheduling in heterogeneous virtualized cloud computing," Sustainable Computing: Informatics and Systems, vol. 30, p. 100517, 2021.
[21] X. Wei, "Task scheduling optimization strategy using improved ant colony optimization algorithm in cloud computing," Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, pp. 1-12, 2020.
[22] Y. Su, Z. Bai, and D. Xie, "The optimizing resource allocation and task scheduling based on cloud computing and Ant Colony Optimization Algorithm," Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, pp. 1-9, 2021.
[23] M. Agarwal and G. M. S. Srivastava, "Opposition-based learning inspired particle swarm optimization (OPSO) scheme for task scheduling problem in cloud computing," Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, vol. 12, no. 10, pp. 9855-9875, 2021.
[24] D. A. Amer, G. Attiya, I. Zeidan, and A. A. Nasr, "Elite learning Harris hawks optimizer for multi-objective task scheduling in cloud computing," The Journal of Supercomputing, vol. 78, no. 2, pp. 2793-2818, 2022.
[25] S. M. G. Kashikolaei, A. A. R. Hosseinabadi, B. Saemi, M. B. Shareh, A. K. Sangaiah, and G.-B. Bian, "An enhancement of task scheduling in cloud computing based on imperialist competitive algorithm and firefly algorithm," The Journal of Supercomputing, vol. 76, no. 8, pp. 6302-6329, 2020.
[26] P. Pirozmand, H. Jalalinejad, A. A. R. Hosseinabadi, S. Mirkamali, and Y. Li, "An improved particle swarm optimization algorithm for task scheduling in cloud computing," Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, vol. 14, no. 4, pp. 4313-4327, 2023/04/01 2023, doi: 10.1007/s12652-023-04541-9.
[27] J. Kennedy and R. Eberhart, "Particle swarm optimization," in Proceedings of ICNN'95-international conference on neural networks, 1995, vol. 4: ieee, pp. 1942-1948.
[28] E. Rashedi, H. Nezamabadi-Pour, and S. Saryazdi, "GSA: a gravitational search algorithm," Information sciences, vol. 179, no. 13, pp. 2232-2248, 2009.
[29] S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, and A. Lewis, "Grey wolf optimizer," Advances in engineering software, vol. 69, pp. 46-61, 2014.
[30] X.-S. Yang and A. Slowik, "Firefly algorithm," in Swarm intelligence algorithms: CRC Press, 2020, pp. 163-174.