عنوان المقالة:مشكلة حقيبة الظهر متعددة الأبعاد لتخصيص الموارد في بيئة تنافسية موزعة باستخدام الخوارزمية الجينية Multidimensional knapsack problem for resource allocation in a distributed competitive environment based on genetic algorithm
Jihad, Siddig, Xianqiao Chen, Bing Shi, and Solyman Aiman
Abstract
تتوسع أجهزة إنترنت الأشياء والهواتف الذكية والمدن الذكية بمعدلات واسعة تتطلب موارد حسابية عالية. لا يمكن لبنية الحوسبة السحابية الكلاسيكية الاستمرار في توفير متطلبات الخدمات التي تستغلها خدمات إنترنت الأشياء بسبب زمن انتقال الشبكة وقابلية التوسع واستقرار الشبكة. تم تقديم الحوسبة السحابية الحافة كنموذج سحابة حافة موزع يوفر فرصة للمستخدمين للحصول على موارد السحابة عبر الإنترنت. ينشر مقدمو الخدمات الخدمات بطريقة موزعة بين خوادم الحافة. ومع ذلك ، فإن التحدي يكمن في كيفية تخصيص الموارد للمستخدمين من خادم حافة مختلف وموزع. ستوفر الإستراتيجية الذكية تخصيصًا مناسبًا للموارد على بنية سحابة الحافة التي يجب معالجتها. في هذا البحث ، نعتبر هندسة الحوسبة المتطورة بيئة تستعد فيها خوادم الحافة لاستثمار مواردها المتاحة ويريد المستخدمون النهائيون الاستفادة من الخدمات وفقًا لنموذج الدفع الفوري. نظرًا لأن خوادم الحافة تحتاج إلى تعظيم أرباحها من خلال خدمة أكبر عدد ممكن من المستخدمين. تقدم هذه الورقة العمل الجاري للتغلب على هذا التحدي من خلال صياغة المشكلة على أنها حقيبة متعددة الأبعاد ، ثم ستقترح الخوارزمية الجينية للحصول على أحدث النتائج وتحقيق هدفنا.
Abstract
Internet of Things devices, Smart phones and smart cities have been expanding at wide rates which are highly computation resources demand. Classic cloud computing architecture, cannot continue provide the services requirements exploit by IoT services because of network latency, scalability, and network stability. Edge cloud computing had been introduced as a distributed edge cloud paradigm which provides an opportunity for users to obtain cloud resources over the internet. Services providers deploy the services in a distributed manner among the edge servers. However, the challenge is how to allocate the resources for users from different and distributed edge server. An intelligent strategy would provide a proper resource allocation on edge cloud architecture need to be addressed. In this paper, we consider edge computing architecture as an environment in which edge servers willing to invest their available resources and end-users want to utilize the services according to pay-asyou-go paradigm. Since edge servers need to maximize their profit by serving the maximum number of users. This paper present work-in-progress to overcome this challenge by formulating the problem as multi-dimensional knapsack, then genetic algorithm will proposed to get state of the art results and achieve our goal.
جهاد محمد صديق أحمد | Jihad Mohammed Siddig Ahmed | 5090