Advanced optimization technique for scheduling IoT tasks in cloud-fog computing environments (Запись № 665196)

Подробно MARC
000 -Маркер
Поле контроля фиксированной длины 03258nlm1a2200505 4500
005 - Идентификатор версии
Поле контроля фиксированной длины 20231030041955.0
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи (RuTPU)RU\TPU\network\36395
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи RU\TPU\network\33956
100 ## - Данные общей обработки
Данные общей обработки 20210830a2021 k y0engy50 ba
101 0# - Язык ресурса
Язык текста, звукозаписи и т.д. английский
102 ## - Страна публикации или производства
Страна публикации
135 ## - Поле кодированных данных: электронные ресурсы
Кодированные данные для электронного ресурса drcn ---uucaa
181 #0 - Поле кодированных данных: вид содержания
Код вида содержания i
182 #0 - Поле кодированных данных: средство доступа
Код средства доступа electronic
200 1# - Заглавие и сведения об ответственности
Основное заглавие Advanced optimization technique for scheduling IoT tasks in cloud-fog computing environments
Первые сведения об ответственности A. M. Mokhamed Elsaed, L. Abualigah, I. Attiya
203 ## - Вид содержания и средство доступа
Вид содержания
Средство доступа
300 ## - Общие примечания
Текст примечания Title screen
330 ## - Резюме или реферат
Текст примечания Cloud-fog computing frameworks are emerging paradigms developed to add benefits to the current Internet of Things (IoT) architectures. In such frameworks, task scheduling plays a key role, and the optimized schedule of IoT task requests can improve system performance and productivity. In this paper, we developed an alternative task scheduling technique for IoT requests in a cloud-fog environment based on a modified artificial ecosystem-based optimization (AEO), called AEOSSA. This modification is developed using the operators of the Salp Swarm Algorithm (SSA) in an attempt to enhance the exploitation ability of AEO during the process of finding the optimal solution for the problem under consideration. The performance of the designed AEOSSA approach to tackling the task scheduling problem is evaluated using different synthetic and real-world datasets of different sizes. In addition, a comparison is conducted between AEOSSA and other well-known metaheuristic methods for performance investigation. The experimental results demonstrate the high ability of AEOSSA to tackle the task scheduling problem and perform better than other methods according to the performance metrics such as makespan time and throughput.
461 ## - Уровень набора
Заглавие Future Generation Computer Systems
463 ## - Уровень физической единицы
Заглавие Vol. 124
Обозначение тома [P. 142-154]
Дата публикации 2021
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин труды учёных ТПУ
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин электронный ресурс
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин Internet of things (IoT)
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин cloud computing
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин fog computing
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин task scheduling
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин makespan
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин artificial ecosystem-based optimization
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин salp
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин swarm
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин algorithm
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин интернет вещей
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин облачные вычисления
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин оптимизация
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин экосистемы
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин алгоритмы
700 #1 - Имя лица – первичная ответственность
Начальный элемент ввода Mokhamed Elsaed
Часть имени, кроме начального элемента ввода A. M.
Дополнения к именам, кроме дат Specialist in the field of informatics and computer technology
-- Professor of Tomsk Polytechnic University
Даты 1987-
Расширение инициалов личного имени Akhmed Mokhamed
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\pers\46943
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Abualigah
Часть имени, кроме начального элемента ввода L.
Расширение инициалов личного имени Laith
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Attiya
Часть имени, кроме начального элемента ввода I.
Расширение инициалов личного имени Ibrahim
712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность
Начальный элемент ввода Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Структурное подразделение Инженерная школа информационных технологий и робототехники
-- Отделение информационных технологий
-- 7951
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\col\23515
801 #2 - Источник записи
Страна RU
Организация 63413507
Дата составления 20210830
Правила каталогизации RCR
856 40 - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним
Универсальный идентификатор ресурса https://doi.org/10.1016/j.future.2021.05.026
090 ## - System Control Numbers (Koha)
Koha biblioitem number (autogenerated) 665196
942 ## - Добавленные элементы ввода (Коха)
Тип документа Computer Files

Нет доступных единиц.