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CGSA scheduler: A multi-objective-based hybrid approach for task scheduling in cloud environment

机译：CGSA调度程序：一种基于多目标的混合方法，用于云环境中的任务调度

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In cloud computing task scheduling is one of the important processes. The key problem of scheduling is how to allocate the entire task to a corresponding virtual machine while maximizing profit. The main objective of this paper is to execute the entire task with low cost, less resource use, and less energy consumption. To obtain the multi-objective function for scheduling, in this paper we propose a hybridization of cuckoo search and gravitational search algorithm (CGSA). The vital design of our approach is to exploit the merits of both cuckoo search (CS) and gravitational search algorithms (GSA) while avoiding their drawbacks. The performance of the algorithm is analyzed based on the different evaluation measures. The algorithms like GSA, CS, Particle swarm optimization (PSO), and genetic algorithm (GA) are used as a comparative analysis. The experimental results show that our proposed algorithm achieves the better result compare to the existing approaches.
机译：在云计算中，任务调度是重要的过程之一。调度的关键问题是如何在将利润最大化的同时将整个任务分配给相应的虚拟机。本文的主要目标是以低成本，更少的资源使用和更少的能耗执行整个任务。为了获得调度的多目标函数，本文提出了一种布谷鸟搜索和重力搜索算法（CGSA）的混合方法。我们的方法的关键设计是利用布谷鸟搜索（CS）和重力搜索算法（GSA）的优点，同时避免它们的缺点。根据不同的评估手段对算法的性能进行了分析。比较算法使用了GSA，CS，粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）等算法。实验结果表明，与现有方法相比，本文提出的算法取得了更好的效果。

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