Algoritmo genético híbrido de múltiples objetivos para el problema de programación de tareas en la computación en la nube

Resumen Los sistemas de computación en la nube son una especie de estructura colateral compartida que ha estado en demanda desde su inicio. En estos sistemas, los clientes pueden acceder a los servicios existentes según sus necesidades y sin conocer dónde se encuentra el servicio ni cómo se entrega, y solo pagar por el servicio utilizado. Al igual que en otros sistemas, hay desafíos en el sistema de computación en la nube. Debido a una amplia variedad de clientes y a la variedad de servicios disponibles en este sistema, se puede decir que el problema de programación y, por supuesto, el consumo de energía es un desafío esencial de este sistema. Por lo tanto, debe ser proporcionado adecuadamente a los usuarios, lo que minimiza tanto el costo del proveedor y del consumidor como el consumo de energía, y esto requiere el uso de un algoritmo de programación óptimo. En este documento, presentamos un método híbrido de dos pasos para la programación de tareas consciente de la energía y el tiempo llamado Algoritmo Genético y Heurística de Programación Consciente de Energía basada en el Algoritmo Genético. El primer paso implica priorizar tareas, y el segundo paso consiste en asignar tareas al procesador. Priorizamos tareas y generamos cromosomas primarios, y utilizamos el modelo de Heurística de Programación Consciente de Energía, que es un modelo consciente de la energía, para asignar tareas al procesador. Como muestran los resultados de la simulación, estos resultados demuestran que el algoritmo propuesto ha podido superar otros métodos.