2025-02-22T17:01:58-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-263013%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T17:01:58-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-263013%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T17:01:58-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-22T17:01:58-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Економічно ефективний гібридний генетичний алгоритм планування робочого процесу в хмарі

Економічно ефективний гібридний генетичний алгоритм планування робочого процесу в хмарі

Cloud computing plays a significant role in everyone’s lifestyle by snugly linking communities, information, and trades across the globe. Due to its NP-hard nature, recognizing the optimal solution for workflow scheduling in the cloud is a challenging area. We proposed a hybrid meta-heuristic cost-e...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Bothra, Sandeep Kumar, Singhal, Sunita, Goyal, Hemlata
Format: Article
Language:English
Published: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2022
Subjects:
хмарні обчислення
економічно вигідні
генетичний алгоритм
метагевристичний алгоритм
прогнозування раннього часу оброблення
планування робочого процесу
cloud computing
cost effective
genetic algorithm
metaheuristic algorithm
predict earliest finish time
Workflow scheduling
Online Access:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/263013
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!

Internet

http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/263013

Similar Items