چکیده:
چکیده مقاله :یکی از مهم ترین ، چالش های موجود در مراکز داده ابری ، مساله زمان بندی کارها یا اختصاص منابع به درخواست های کاربران است .دلایل متعددی ارائه شده است که این موضوع به عنوان یک مساله NP-Complete نمود پیدا کند. در محیط محاسبات ابری هر کاربر ممکن است برای اجرای هر کار، با صدها منابع مجازی روبه رو شود. در این حال، تخصیص کارها به منابع مجازی توسط خود کاربر غیرممکن می باشد. روش های ابر اکتشافی به صورت جستجوی اکتشافی است گزینه مناسبی برای این مسائل است. از جمله این روش ها الگوریتم ژنتیک می باشد. الگوریتم ژنتیک یکی از بهترین روش های ممکن برای حل مسئله زمانبندی وظایف در ابر می باشد که کارایی خوب برای حل مسئله زمانبندی و تعادل بار پویا در سیستم های موازی دارد. در این پژوهش به بررسی مفاهیم و روش های ارائه شده در این زمینه می پردازیم
Abstract :One of the most important challenges in cloud data centers is the issue of scheduling tasks or allocating resources to user requests. There are several reasons why this can be seen as an NP-Complete issue. In a cloud computing environment, any user may encounter hundreds of virtual resources to perform any task. However, it is impossible for the user to assign tasks to virtual resources. Exploratory cloud methods in the form of exploratory search are a good option for these issues. One of these methods is genetic algorithm. Genetic algorithm is one of the best possible ways to solve the problem of scheduling tasks in the cloud, which has good performance for solving the problem of scheduling and dynamic load balance in parallel systems. In this research, we examine the concepts and methods presented in this fieldThe location of virtual machines is of particular importance due to the increasing complexity of cloud systems. Due to the great importance of the scheduling process in cloud computing, various methods and algorithms have been proposed in order to achieve an acceptable scheduling in cloud computing. In all these algorithms, an attempt has been made to find an optimal solution to obtain a suitable schedule, in which each of the implemented methods has advantages and disadvantages, and a general solution. It is not recommended to improve all the parameters in the cloud