TY -的A2 Fraguela巴西利奥b . AU - Yannibelli,维吉尼亚州盟——Pacini,依琳娜AU -蒙日,克里斯蒂安·AU -罗德里格斯,大卫•AU -马特奥Guillermo PY - 2020 DA - 2020/08/28 TI - NSGA-II的比较分析,为自动定量参数NSGA-III扫描实验云中的SP - 4653204六世- 2020 AB -云计算范式是专注于提供可靠和可伸缩的虚拟基础设施,提供执行和存储服务。这种范式特别适合于解决资源贪婪的科学计算应用，如参数扫描实验(PSEs)。通过autoscalers的实现，可以通过在计划应用程序任务时获取或终止虚拟机的实例来扩大或缩小虚拟基础设施。在这篇论文中，我们扩展了一个现有的研究中心在一个最先进的自动卡称为多目标进化自动卡(MOEA)。MOEA使用多目标优化算法来确定一组可能的虚拟基础设施设置。在这种情况下，MOEA的性能很大程度上受到所使用的底层优化算法及其调优的影响。因此，我们分析了两种著名的多目标进化算法(NSGA-II和NSGA-III)以及它们如何影响MOEA自动caler的性能。三个真实世界的模拟实验表明，使用NSGA-III而不是NSGA-II可以显著提高MOEA，因为前者提供了更好的开发与勘探权衡。SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2020/4653204 DO - 10.1155/2020/4653204 JF - Scientific Programming PB - Hindawi KW - ER -