Resumen

Proponemos un modelo de programación de servicios en la nube que se denomina Sistema de Programación de Tareas (TSS). En el módulo de usuario, el tiempo de proceso de cada tarea se ajusta a una distribución general. En el módulo de programación de tareas, tomamos una suma ponderada de makespan y flowtime como función objetivo y utilizamos una Optimización de Colonias de Hormigas (ACO) y un Algoritmo Genético (GA) para resolver el problema de programación de tareas en la nube. Los resultados de la simulación muestran que la velocidad de convergencia y el rendimiento de salida de nuestro Algoritmo Genético-Optimización de Colonias de Hormigas Caóticas (GA-CACO) son óptimos.

• Materias:Amenaza avanzada persistente Internet de las cosas Seguridad cibernética Estegoanálisis Cifrado descentralizado
• Subjects:Advanced persistent threat Internet of things Cyber security Stegoanalysis Decentralized encryption
• Palabras claves:Servicio en la nube; Modelo de programación; Sistema de programación de tareas; Optimización de colonias de hormigas; Algoritmo genético; Resultados de simulación
• Keywords:Cloud service; Scheduling model; Task scheduling system; Ant colony optimization; Genetic algorithm; Simulation results