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Optimizing Task Scheduling in Cloud based Healthcare System using Adaptive Parameter Control Reptile Search Algorithm
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AI
DOI：10.1080/02564602.2026.2615339.png)
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摘要
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云计算和物联网通过增强的观测机制在推动医疗保健系统发展中发挥着关键作用。这些机制可通过多种算法实现，包括麻雀搜索算法（SSA）、目标规划算法（GPA）和爬行搜索算法（RSA）等。任务调度是云计算中的主要挑战之一，因为解决此问题需要在满足截止时间的同时降低成本。高效的任务调度对于优化资源利用率和确保任务按时完成至关重要。为克服这一挑战，本研究提出了一种创新算法——自适应参数控制爬行搜索算法（APC-RSA），该算法旨在通过实现时间和成本的平衡并确保任务在截止时间内完成来优化医疗保健任务调度。APC-RSA的性能由动态参数调整驱动，以在优化过程中平衡探索与利用。本研究评估了APC-RSA的有效性，证明其相较于现有算法（如SSA、GPA和RSA）具有显著改进。实验结果表明，APC-RSA以17,061.68的成本实现了99.83%的任务成功率。相比之下，RSA的成本为45,821.17，成功率为99.70%；SSA的成本为50,411.52，成功率为99.67%；GPA的成本为138,448.73，任务成功率为95.37%。研究结果提示，APC-RSA有望显著提升医疗保健领域的云任务调度，为改善全球医疗保健系统提供一种经济高效且可靠的解决方案。
Keyword:
THINGS
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期刊
I
IF:
1.8
论文数:
73
被引数:
1.3K
机构
引用论文
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