جامعة بابل
المجلات
الكليات
المراكز
الحوكمة الالكترونية
English
جامعة بابل
الكليات
المراكز
المجلات
الحوكمة الالكترونية
English
جامعة بابل
University of Babylon
نظام الرسائل والاطاريح الجامعية/ المكتبة المركزية
الرئيسية
تصفح الاحدث
دليل الايداع
محرك البحث
أدارة الايداع
دخول طلاب الدراسات
دخول موظفي التدقيق
ملف الرسالة/الاطروحة كامل (PDF)
مشاهدة
ملف الخلاصة عربي/ انكليزي (PDF)
لايوجد ملف
ملفات اخرى (PDF)
لايوجد ملف
العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: تحسين جدولة المهام في الحوسبة السحابية استنادًا إلى خوارزميات السرب المدمجة - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
An Algorithm for Task Scheduling Optimization in Cloud Computing
اسم الطالب باللغتين
وجدان عبد المهدي مخيف
-
Wijdan Abd AL- Mahdi
اسم المشرف باللغتين
.د. حسين عطية لفته
--
Dr. Hussein Attia Lafta
الخلاصة
تصف الحوسبة السحابية خدمات الكمبيوتر المقدمة عبر الإنترنت وتتضمن مجموعة واسعة من موارد المحاكاة الافتراضية. لأن الحوسبة السحابية تتكون من عدد كبير من الأنظمة المستقلة غير المتجانسة مع بنية حسابية قابلة للتكيف. ومع ذلك ، أصبحت جدولة وإدارة استخدام الموارد أكثر صعوبة نتيجة للحوسبة السحابية. تعد جدولة المهام أمرًا بالغ الأهمية ، ويجب أن يقوم هذا الإجراء بجدولة المهام على الجهاز الظاهري أثناء استخدام أقل قدر ممكن من الوقت. يؤدي استخدام استراتيجية جدولة فعالة إلى تحسين خدمات الحوسبة السحابية وتسريعها. بشكل عام ، يتم استخدام تقنيات التحسين لحل مشاكل جدولة السحابة. الغرض من هذه الرسالة هو توزيع المهام داخل النظام بطريقة تعمل على تحسين أداء النظام بشكل عام وتقليل وقت تنفيذ المهام يمكن حل مشكلات جدولة المهام في بيئة السحابة من خلال وصف تقنيات التعامل مع تطبيقات حقيبة المهام (BoT). تم استخدام خوارزميات التحسين المعروفة - خوارزميات تحسين Bat و Harmony وحث سرب الدجاج - بالإضافة إلى نهج المجموعة (خوارزمية CBAHS) التي تدمجهم جميعًا لهذا الغرض. بالإضافة إلى ذلك ، تم إنجاز العمل في colab على البيئة الفعلية ، وهو يعمل بالكامل في السحابة. أنتجت الطريقة المقترحة (CBAHS) نتائج أفضل من الخوارزميات المنافسة عند استخدامها في بيئة كولاب. تم اختبار الخوارزمية بناءً على معلومات الموارد في بيئة غير متجانسة. تظهر نتيجة الدراسة أن خوارزمية الجدولة المقترحة لها نطاق أفضل ، ومتوسط وانحراف معياري أفضل من خوارزمية meta-heuristic الأساسية الأخرى.
الفئة
المجموعة الطبية
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2022
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
ماجستير
رابط موقع (doi)
Open access
نعم