| Texto completo | |
| Autor(es): |
Guevara, Judy C.
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Torres, Ricardo da S.
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Bittencourt, Luiz F.
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da Fonseca, Nelson L. S.
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IEEE
Número total de Autores: 5
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | 2022 IEEE GLOBAL COMMUNICATIONS CONFERENCE (GLOBECOM 2022); v. N/A, p. 6-pg., 2022-01-01. |
| Resumo | |
In this paper, we propose three multi-objective task scheduling algorithms for the cloud-fog continuum, that minimize both the makespan and processing cost of workflows, considering the QoS requirements of the applications. Numerical results show that the scheduler based on Reinforcement Learning outperforms those based on classical optimization. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 21/12582-0 - Escalonamento multiobjetivo de aplicações de diferentes classes de serviço em redes de computação nuvem-névoa |
| Beneficiário: | Judy Carolina Guevara Amaya |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |