DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-96364-1
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40200080
تاريخ النشر: 2025-04-08
المؤلف: Umesh Kumar Lilhore وآخرون
الموضوع الرئيسي: الحوسبة السحابية وإدارة الموارد
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث طريقة جديدة للهجين في تحسين الأداء تجمع بين تحسين موجات الماء (WWO) وتحسين مستعمرة النمل (ACO) لتعزيز توازن الحمل وتخصيص الموارد في بيئات الحوسبة السحابية الديناميكية. تستفيد طريقة WWO-ACO الهجينة من نقاط قوة ACO في البحث المحلي لاكتشاف حلول عالية الجودة بسرعة وقدرات WWO في الاستكشاف العالمي لتحسين مؤشرات الأداء الرئيسية، بما في ذلك أوقات الاستجابة وكفاءة الموارد وتكاليف التشغيل. أظهرت المحاكاة الواسعة باستخدام محاكي cloud-sim أن هذه الطريقة الهجينة تفوقت على الخوارزميات التقليدية، محققة زيادة بنسبة 11% في كفاءة جدولة المهام، وتقليص بنسبة 8% في النفقات التشغيلية، وانخفاض بنسبة 12% في استهلاك الطاقة، مع قيم توازن تخصيص الموارد تتراوح من 0.87 إلى 0.95.
في الختام، يؤكد المؤلفون على أهمية تحسين الأهداف المتعددة في معالجة تعقيدات أنظمة السحابة الحديثة، مشيرين إلى الأداء المتفوق لخوارزمية WWO-ACO الهجينة مقارنة بالطرق التقليدية. حققت الخوارزمية متوسط طول جدولة المهام قدره 1107.8 ثانية مع 150 آلة افتراضية و2000 مهمة، متفوقة بشكل كبير على الخوارزميات الجينية (GA) وتحسين قرد العنكبوت (SMO) وACO. بينما تظهر النموذج الهجين وعدًا، لا تزال هناك تحديات مثل زيادة المتطلبات الحاسوبية في البيئات الكبيرة أو الديناميكية. ستركز الأبحاث المستقبلية على تحسين الكفاءة الحاسوبية، واختبارها عبر تكوينات سحابية متنوعة، واستكشاف خوارزميات جديدة لتعزيز التطبيق العملي والأداء للنموذج بشكل أكبر.
طرق
تحدد قسم الطرق النموذج الهجين المقترح الذي يجمع بين مزايا تحسين الحوت (WO) وتحسين مستعمرة النمل (ACO) لتوازن الحمل السحابي وتخصيص الموارد. يوفر إطارًا مفاهيميًا مفصلًا وآليات تشغيلية للنموذج، مع التأكيد على فعاليته في تحسين إدارة الموارد داخل بيئات السحابة.
علاوة على ذلك، يحدد القسم مؤشرات الأداء الرئيسية المستخدمة لتقييم فعالية النموذج، مما يضمن فهمًا شاملاً لكفاءته التشغيلية وتأثيره. تؤكد هذه التحليل الشامل على إمكانية النموذج في تحسين إدارة موارد السحابة بشكل كبير، مع تسليط الضوء على أهميته في البيئات الحاسوبية المعاصرة.
النتائج
تظهر نتائج الدراسة التي تقيم خوارزمية WWO-ACO الهجينة مقابل الخوارزميات المعتمدة (GA، SMO، WWO، وACO) في سيناريوهات الحوسبة السحابية أدائها المتفوق عبر عدة مقاييس. من حيث كفاءة جدولة المهام، حققت WWO-ACO الهجينة متوسط مدة جدولة قدرها 1107.8 ثانية لـ 2000 مهمة و150 آلة افتراضية، متفوقة بشكل كبير على الخوارزميات الأخرى، حيث كانت أفضل نتيجة تالية هي ACO عند 1407.32 ثانية. يُعزى هذا التحسن إلى نقاط القوة التآزرية لقدرات البحث المحلي لـ ACO والاستكشاف العالمي لـ WWO، مما يعزز استجابة النظام ويقلل من التأخيرات.
بالإضافة إلى ذلك، أظهرت WWO-ACO الهجينة تكاليف تنفيذ أقل، بمتوسط قدره 8301.3 دولار، مقارنةً بـ GA (7378.72 دولار)، SMO (7578.32 دولار)، WWO (8587.7 دولار)، وACO (1407.32 دولار). كما أظهرت انخفاضًا في استهلاك الطاقة، باستخدام 160.8 كيلوجول فقط لـ 500 مهمة و50 آلة افتراضية، مقارنةً بـ 200.5 كيلوجول لـ GA. علاوة على ذلك، أظهرت الخوارزمية الهجينة تحسينًا في استخدام الموارد، حيث قامت بتوزيع الأحمال بكفاءة والحفاظ على توزيع متوازن للأحمال، مع قيم توازن تتراوح من 0.70 إلى 0.78، وبلغت حتى 0.95 مع 200 آلة افتراضية. بشكل عام، تؤكد النتائج أن خوارزمية WWO-ACO الهجينة هي حل فعال للغاية لمعالجة تحديات تحسين الأهداف المتعددة المعقدة في بيئات الحوسبة السحابية، مستفيدة من نقاط القوة التكميلية لكل من ACO وWWO.
المناقشة
يتناول قسم المناقشة في ورقة البحث التعقيدات التي أدت إليها التوسع السريع في الحوسبة السحابية، مؤكدًا على ضرورة وجود تقنيات تحسين متقدمة لإدارة الموارد والخدمات بشكل فعال. تحدد الدراسة التحديات الرئيسية، مثل توازن الأهداف المتضاربة في تحسين الأداء—تحديدًا، تحسين استخدام الموارد مع تقليل أوقات الاستجابة وتكاليف التشغيل. لمعالجة هذه التحديات، يقترح المؤلفون نموذج تحسين هجيني يجمع بين تحسين مستعمرة النمل (ACO) لجدولة المهام مع تحسين الحوت (WWO) لتخصيص الموارد. يهدف هذا النموذج إلى تعزيز الأداء العام للنظام من خلال تحقيق تحسين متعدد الأهداف يقلل من أوقات الاستجابة، ويزيد من استخدام الموارد، ويخفض التكاليف التشغيلية.
تنبع دوافع هذا البحث من عدم كفاية طرق التحسين التقليدية في التكيف مع الأحمال الديناميكية والمتنوعة التي تميز بيئات السحابة الحديثة. غالبًا ما تكافح الخوارزميات الحالية مع مشكلات مثل الكمون العالي وسوء القابلية للتوسع، مما يؤدي إلى اختناقات في الأداء وزيادة التكاليف التشغيلية. من خلال دمج نقاط القوة لكل من ACO وWWO، يسعى النموذج الهجين المقترح إلى تحسين كفاءة النظام، وتقليل استهلاك الطاقة، وزيادة رضا المستخدم. يبرز المؤلفون أهمية تطوير خوارزميات أكثر ذكاءً وتكيفًا يمكنها إدارة تعقيدات الحوسبة السحابية بشكل فعال، مما يسهم في عمليات سحابية أكثر استدامة وموثوقية في النهاية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-96364-1
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40200080
Publication Date: 2025-04-08
Author(s): Umesh Kumar Lilhore et al.
Primary Topic: Cloud Computing and Resource Management
Overview
The research paper presents a novel hybrid optimization method that integrates Water Wave Optimization (WWO) and Ant Colony Optimization (ACO) to enhance load balancing and resource allocation in dynamic cloud computing environments. The hybrid WWO-ACO approach leverages ACO’s strengths in local search for rapid high-quality solution discovery and WWO’s capabilities in global exploration to improve key performance metrics, including response times, resource efficiency, and operational costs. Extensive simulations using a cloud-sim simulator demonstrated that this hybrid method outperformed traditional algorithms, achieving an 11% increase in task scheduling efficiency, an 8% reduction in operational expenses, and a 12% decrease in energy consumption, with resource allocation balance values ranging from 0.87 to 0.95.
In the conclusion, the authors emphasize the importance of multi-objective optimization in addressing the complexities of modern cloud systems, highlighting the superior performance of the hybrid WWO-ACO algorithm compared to conventional methods. The algorithm achieved an average task schedule length of 1107.8 seconds with 150 virtual machines and 2000 tasks, significantly outperforming genetic algorithms (GA), spider monkey optimization (SMO), and ACO. While the hybrid model shows promise, challenges such as increased computational requirements in large or dynamic environments remain. Future research will focus on optimizing computational efficiency, testing across diverse cloud configurations, and exploring new algorithms to further enhance the model’s practical applicability and performance.
Methods
The Methods section delineates the proposed hybrid model that integrates the advantages of Whale Optimization (WO) and Ant Colony Optimization (ACO) for cloud load balancing and resource allocation. It provides a detailed conceptual framework and operational mechanisms of the model, emphasizing its effectiveness in optimizing resource management within cloud environments.
Furthermore, the section outlines the key performance metrics employed to evaluate the model’s efficacy, ensuring a comprehensive understanding of its operational efficiency and impact. This thorough analysis underscores the model’s potential to significantly improve cloud resource management, highlighting its relevance in contemporary computational environments.
Results
The results of the study evaluating the hybrid WWO-ACO algorithm against established algorithms (GA, SMO, WWO, and ACO) in cloud computing scenarios demonstrate its superior performance across multiple metrics. In terms of task scheduling efficiency, the WWO-ACO hybrid achieved an average scheduling duration of 1107.8 seconds for 2000 tasks and 150 virtual machines, significantly outperforming the other algorithms, with the next best being ACO at 1407.32 seconds. This improvement is attributed to the synergistic strengths of ACO’s local search capabilities and WWO’s global exploration, which together enhance system responsiveness and reduce delays.
Additionally, the WWO-ACO hybrid consistently exhibited lower execution costs, averaging $8301.3, compared to GA ($7378.72), SMO ($7578.32), WWO ($8587.7), and ACO ($1407.32). It also demonstrated reduced energy consumption, using only 160.8 kJ for 500 tasks and 50 VMs, compared to 200.5 kJ for GA. Furthermore, the hybrid algorithm showed improved resource utilization, efficiently distributing workloads and maintaining a balanced load distribution, with equilibrium values ranging from 0.70 to 0.78, and reaching up to 0.95 with 200 VMs. Overall, the findings confirm that the hybrid WWO-ACO algorithm is a highly effective solution for addressing complex multi-objective optimization challenges in cloud computing environments, leveraging the complementary strengths of both ACO and WWO.
Discussion
The discussion section of the research paper addresses the complexities introduced by the rapid expansion of cloud computing, emphasizing the necessity for advanced optimization techniques to manage resources and services effectively. The study identifies key challenges, such as balancing conflicting optimization objectives—specifically, optimizing resource utilization while minimizing response times and operational costs. To address these challenges, the authors propose a hybrid optimization model that integrates Ant Colony Optimization (ACO) for task scheduling with Whale Optimization (WWO) for resource allocation. This model aims to enhance overall system performance by achieving a multi-objective optimization that reduces response times, maximizes resource utilization, and lowers operational costs.
The motivation behind this research stems from the inadequacies of traditional optimization methods in adapting to the dynamic and diverse workloads characteristic of modern cloud environments. Existing algorithms often struggle with issues such as high latency and poor scalability, leading to performance bottlenecks and increased operational costs. By combining the strengths of ACO and WWO, the proposed hybrid model seeks to improve system efficiency, reduce energy consumption, and enhance user satisfaction. The authors highlight the importance of developing smarter, adaptive algorithms that can effectively manage the complexities of cloud computing, ultimately contributing to more sustainable and reliable cloud operations.