[論文レビュー] A new SSO-based Algorithm for the Bi-Objective Time-constrained task Scheduling Problem in Cloud Computing Services

Chia‐Ling Huang, Wei‐Chang Yeh|arXiv (Cornell University)|May 13, 2019

Cloud Computing and Resource Management参考文献 27被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、クラウドコンピューティングにおける時間制約付き二目的タスクスケジューリング問題を解決するために、新規の二目的簡易的 Swarm 最適化（BSSO）アルゴリズムを提案する。従来の MOSSO アルゴリズムを改善し、その欠陥を是正することで、NSGA-II、MOPSO、MOSSO と比較して、収束性、多様性、支配性の面で優れた性能を発揮する。

ABSTRACT

Cloud computing distributes computing tasks across numerous distributed resources for large-scale calculation. The task scheduling problem is a long-standing problem in cloud-computing services with the purpose of determining the quality, availability, reliability, and ability of the cloud computing. This paper is an extension and a correction to our previous conference paper entitled Multi Objective Scheduling in Cloud Computing Using MOSSO published in 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation. More new algorithms, testing, and comparisons have been implemented to solve the bi-objective time-constrained task scheduling problem in a more efficient manner. Furthermore, this paper developed a new SSO-based algorithm called the bi-objective simplified swarm optimization to fix the error in previous SSO-based algorithm to address the task-scheduling problem. From the results obtained from the new experiments conducted, the proposed BSSO outperforms existing famous algorithms, e.g., NSGA-II, MOPSO, and MOSSO in the convergence, diversity, number of obtained temporary nondominated solutions, and the number of obtained real nondominated solutions. The results propound that the proposed BSSO can successfully achieve the aim of this work.

研究の動機と目的

• クラウドコンピューティングにおける時間制約付き二目的タスクスケジューリング問題を解くにあたり、従来の SSO をベースにしたアルゴリズムの限界を是正すること。
• クラウドタスクスケジューリングにおける多目的最適化の収束性と多様性を向上させること。
• 従来の MOSSO アルゴリズムに存在する誤りを是正し、洗練された SSO をベースにしたアプローチによってその性能を向上させること。
• 解の質と安定性の観点から、NSGA-II、MOPSO、MOSSO といった既存のアルゴリズムと比較して、提案された BSSO の性能を評価すること。
• 時間制約下で一時的および実際の非支配解を生成するという観点から、BSSO の有効性を示すこと。

提案手法

• 時間制約付き二目的タスクスケジューリング問題を解くために、SSO フレームワークに基づく新規の二目的簡易的 Swarm 最適化（BSSO）アルゴリズムを提案する。
• 識別された誤りを是正し、多目的探索における収束性と多様性を向上させるために、元の SSO アルゴリズムに変更を加える。
• 各解が潜在的なタスクスケジュールを表す、集団ベースのヒューリスティックを採用する。評価には実行時間とコストという2つの目的関数を用いる。
• 非支配ソート機構を用いて解をランク付けし、パレート前沿近似における多様性を維持する。
• 探索空間内での個別最良およびグローバル最良に基づき、解の位置を動的に更新するメカニズムを実装する。
• 性能指標を評価するために、ベンチマークインスタンスを用いて BSSO を NSGA-II、MOPSO、MOSSO と比較する広範な実験を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 提案された BSSO アルゴリズムは、時間制約付きクラウドタスクスケジューリングにおいて、既存の多目的最適化アルゴリズムと比較して、より優れた収束性と多様性を達成できるか？
• RQ2 是正された SSO をベースにしたアプローチは、従来の MOSSO アルゴリズムと比較して、解の質と安定性の面でどのように向上しているか？
• RQ3 BSSO は、一時的および実際の非支配解を生成するという観点から、NSGA-II や MOPSO をどの程度上回っているか？
• RQ4 アルゴリズム的是正が、大規模クラウド環境における解の頑健性およびスケーラビリティに与える影響は何か？
• RQ5 二目的設定において、収束性、多様性、ハイパーボリュームといったさまざまな性能指標において、BSSO はどのように性能を発揮するか？

主な発見

• 提案された BSSO アルゴリズムは、二目的時間制約付きタスクスケジューリング問題において、NSGA-II、MOPSO、MOSSO と比較して優れた収束性能を示す。
• BSSO はパレート前沿近似における多様性が向上しており、非支配解の分布が良好であることを示している。
• BSSO はより多くの一時的非支配解を生成しており、探索能力の向上が示唆される。
• BSSO はより多くの実際の非支配解を獲得しており、高品質で非支配的なスケジュールを特定する有効性が裏付けられている。
• 結果から、是正された SSO をベースにしたアプローチが、従来の MOSSO アルゴリズムの欠陥を効果的に是正していることが検証された。
• 全体として、BSSO は評価されたすべての指標において既存のアルゴリズムを上回っており、クラウドコンピューティング環境における実用的導入の可能性が確認された。