Key points are not available for this paper at this time.
인공지능 기반 자원 할당은 자원 낭비와 비용을 상당히 줄일 수 있습니다. 클라우드 자원 할당 및 관리가 중심 연구 방향으로 나타났습니다. 클라우드를 통한 컴퓨팅은 네트워크, 병렬 및 분산 컴퓨팅의 개선처럼 보입니다. 이 발표는 생물학적 진화를 설명하는 개념인 자연 선택과 비교하여 클라우드 환경에서 스케줄링이 어떻게 작동하는지를 설명합니다. 최적의 해결책을 제안하여 솔루션을 찾는 데 필요한 시간을 줄이는 전략적인 알고리즘은 유연성, 적응성, 병렬 처리 및 전역 최적화를 추가합니다. 또한, 비용 함수는 운영 완료 시간, 자원 비용 및 부하 분산을 연구하여 유리한 솔루션을 찾는 데 사용됩니다. 알고리즘을 통해 테스트한 벤치마크 문제들은 알고리즘의 성능이 다른 알고리즘보다 우수하다는 것을 보여줍니다. 이 알고리즘은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 머신 및 자율 주행 차량의 스케줄링 작업을 동시에 해결합니다. 우리는 또한 분산 분석을 사용하여 알고리즘 간의 유의미한 차이 및 작업 수에 대한 검정을 실시했습니다. 마지막으로, 제안된 알고리즘을 사용한 작업 스케줄링은 개선을 나타냅니다.
Alla et al. (수요일)은 이 질문을 연구했습니다.