تقدم البحث إطارًا هجينًا يجمع بين التعلم العميق Q (DQL) وتحسين سرب الجسيمات (PSO) لتعزيز تخصيص الموارد في الحوسبة السحابية، مع معالجة التحديات مثل الأحمال الديناميكية واتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs). تم تقييم الطريقة المقترحة باستخدام Cloud Sim مع كل من الأحمال الحقيقية والاصطناعية، مما أظهر تحسينات كبيرة: تقليل بنسبة 35% في متوسط وقت تنفيذ المهام…

تقدم ورقة البحث IntelliScheduler، وهو إطار عمل هجين يعتمد على التعلم العميق المعزز من نوع الممثل-الناقد مصمم لجدولة المهام التكيفية في بيئات الحوسبة السحابية الطرفية، وخاصة لتطبيقات إنترنت الأشياء (IoT). يتناول الإطار التحديات المتعلقة بالمواعيد النهائية المتنوعة وأحمال العمل المتغيرة، مما يعقد الامتثال لاتفاقية مستوى الخدمة (SLA) وجودة الخدمة (QoS). غالبًا ما تكافح طرق الجدولة…

تقدم البحث استراتيجية تحسين هجينة جديدة، تُسمى IPSO-GWO، والتي تجمع بين خوارزمية تحسين سرب الجسيمات المحسنة (IPSO) وخوارزمية تحسين الذئب الرمادي (GWO) لتعزيز تحميل المهام وجدولة سير العمل في بيئات الحوسبة السحابية الضبابية. تتميز هذه الطريقة الهجينة بوزن قصور يتكيف ديناميكيًا في IPSO، مما يسهل توازن استكشاف-استغلال، مما يعالج بفعالية مشكلة التقارب المبكر التي تكون…

تقدم ورقة البحث إطار جدولة ذكي TSL-HRL، المصمم لمواجهة تحديات جدولة الموارد عبر السحابة في الهياكل متعددة السحابة، مع التركيز بشكل خاص على التكيف مع البيئات غير المتجانسة والاستجابة الديناميكية للحمل. يستخدم الإطار وحدة خلط السلاسل الزمنية لتحليل التقلبات الدورية والطلب المفاجئ في الموارد الحاسوبية والتخزين والشبكة. كما يتضمن وحدة تقدير الحالة الديناميكية باستخدام تصفية…

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…

تتناول الورقة مشكلة جدولة سير العمل في بيئات إنترنت الأشياء (IoT)، وخاصة ضمن أنظمة الحوسبة السحابية الضبابية، مع الأهداف المزدوجة المتمثلة في تقليل استهلاك الطاقة (EC) ووقت التنفيذ (MST). لتحقيق هذه الأهداف، يقترح المؤلفون نهجًا هجينًا يجمع بين خوارزميات أكويلا وسرب السلاب (ASSA) لاختيار الآلات الافتراضية (VM) بشكل مثالي، إلى جانب تقنيات مثل تقليل وقت…

تتناول ورقة البحث تطوير نموذج هجين، يُطلق عليه “DPSO-GA”، والذي يدمج تقنيات التعلم العميق مع تحسين سرب الجسيمات (PSO) والخوارزميات الجينية (GA) لتوفير عبء العمل الديناميكي في الحوسبة السحابية. يعالج النموذج تحديات توازن الحمل، واستخدام الموارد، والامتثال لاتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) من خلال اعتماد نهج من مرحلتين. في المرحلة الأولى، يقوم أسلوب PSO-GA الهجين بضبط…