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Efficient Scheduling of Scientific Workflows with Energy Reduction Using Novel Discrete Particle Swarm Optimization and Dynamic Voltage Scaling for Computational GridsProgramación eficiente de flujos de trabajo científicos con reducción de energía utilizando una novedosa optimización de enjambre de partículas discreto y escalado dinámico de voltaje para rejillas computacionales.

Resumen

Uno de los parámetros más significativos y principales en el entorno de la informática del mundo real es la energía. Minimizar la energía impone beneficios como la reducción en el consumo de energía, la disminución de las tasas de enfriamiento de los procesadores informáticos, la provisión de un entorno ecológico, y así sucesivamente. De hecho, el tiempo de computación y la energía son directamente proporcionales entre sí y la minimización del tiempo de computación puede resultar en un consumo de energía rentable. La programación eficiente de la Bolsa de Tareas en el entorno de la red provoca un tiempo de computación mínimo. En este artículo, se adopta un novedoso algoritmo de optimización de enjambre de partículas discretas (DPSO) basado en la mejor posición de las partículas (pbDPSO) y la mejor posición global (gbDPSO) para encontrar la solución óptima global para dimensiones superiores. Este novedoso DPSO produce un mejor horario con un tiempo de computación mínimo en comparación con los algoritmos Ear

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