Grey Wolf Optimization (GWO) pour l’ordonnancement des tâches dans le Cloud computing

Abstract

Les performances de l’environnement de Cloud computing sont considérablement influencées par l’ordonnancement des tâches. Les deux parties, notamment, les fournisseurs et les utilisateurs des services Cloud ont des objectifs souvent opposés. Un bon ordonnanceur doit fournir une adaptation acceptable par rapport à ces objectifs. Par conséquent l’ordonnancement des tâches dans le Cloud computing devient un problème d’optimisation multi objectif. Dans ce projet de fin d’étude, nous avons travaillé sur l’ordonnancement des tâches dans le Cloud computing en utilisant la métaheuristique Grey Wolf Optimization (GWO) par rapport à deux métriques de QoS qui sont : le makespan et le coût. Les résultats obtenus des différentes simulations réalisées à l’aide de CloudSim, sont très satisfaisants.