Cloud computing is an emerging technology based on the concept of enabling data access from anywhere, at any time, from any platform. The exponential growth of cloud users has resulted in the emergence of multiple issues, such as the workload imbalance between the virtual machines (VMs) of data centers in a cloud environment greatly impacting its overall performance. Our axis of research is the load balancing of a data center's VMs. It aims at reducing the degree of a load's imbalance between those VMs so that a better resource utilization will be provided, thus ensuring a greater quality of service. Our article focuses on two phases to balance the workload between the VMs. The first step will be the determination of the threshold of each VM before it can be considered overloaded. The second step will be a task allocation to the VMs by relying on an improved and faster version of the meta-heuristic "simulated annealing (SA)". We mainly focused on the acceptance probability of the SA, as, by modifying the content of the acceptance probability, we could ensure that the SA was able to offer a smart task distribution between the VMs in fewer loops than a classical usage of the SA.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.1077-1084
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2003
The performance of simulated annealing (SA) algorithm such as solution optimality and computation time mainly depends on how to determine the SA-related parameters Several schemes have been suggested to improve the performance of SA and several parameter design methods have been utilized to select parameter values of each scheme. In this paper, we propose a new SA algorithm design method that can determine schemes as well as parameter values simultaneously The new SA algorithm design method is based on the Taguchl method which primarily selects the design parameters for a product or process to minimize the effect of noise parameters. so that the response is close to the desired target with minimum variation. To show the effectiveness of the proposed method, extensive computation experiments are conducted.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.90-93
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2000
This paper presents job scheduling for non-identical parallel machines using Simulated Annealing (SA). The scheduling problem accounts for allotting work parts of L lots into M parallel machines, where each lot is composed of N homogeneous jobs. Some lots may have different jobs while every job within each lot has common due date. Each machine has its own performance and set up time according to the features of the machine, and also by job types. A meta-heuristic, SA, is applied in this study to determine the job sequences of the scheduling problem so as to minimize total tardiness of due. The SA method is compared with a conventional steepest descent(SD) algorithm that is a typical tool for finding local optimum. The comparison shows the SA is much better than the SD in terms tardiness while SA takes longer , but acceptable time.
In this paper, we suggest a new multiobjective optimization algorithm which is based on the simulated annealing(SA) method. The proposed algorithm uses population-based simulated annealing and adapts elitism in the process of selection.
A method is presented for optimization of Universal Learning Networks (ULN), where, together with gradient method, Simulated Annealing (SA) is employed to elude local minima. The effectiveness of the method is shown by its application to control of a crane system.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.6
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pp.149-155
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1996
In this paper, we designed binary phase grating with SA (simulated annealing) algorithm for image generation, and used LCTV(liquid crystal television) as phase modulator. We generated optical image using LCTV which controlled by personal computer in real time. Many parameters in SA algorithm are determined by average deviation of the cost function, not experimental method. It was confirmed that the LCTV could be used as a phase modulator through mach-zehnder interferometering experiment. The various optical images are generated in real itme by fourier transforming of the phase gratings on LCTV which is controlled by personal computer and they can be used for optical interconnection in a neural network and addressing information in a volume hologram etc.
The optical storage device has recently experienced significant improvement, especially for the aspects of high capacity and fast transfer rate. However, it is necessary to study a new shape of air bearing surface for the rotary type actuator because the optical storage device has the lower access time than that of HDD (Hard Disk Drives). In this study, we proposed the air bearing shape by using SA (Simulated Annealing) algorithm which is very effective to achieve the global optimum instead of many local optimums. The objective of optimization is to minimize the deviation in flying height from a target value 100nm. In addition, the pitch and roll angle should be maintained within the operation limits.
In the Reporting Cell Location Management (RCLM) system, a subset of cells in the network is designated as the reporting cells. Each mobile terminal performs location update only when it enters one of these reporting cells. When a call arrives, the paging is confined to the reporting cell the user last reported and the neighboring bounded non-reporting cells. Frequent location update may result in degradation of quality of service due to interference. Miss on the location of a mobile terminal will necessitate a search operation on the network when a call comes in. We must decide the number of reporting cells and which cell should be reporting cell to balance the registration (location update) and search (paging) operations to minimize the cost of RCLM system. This paper proposes a simulated annealing (SA) for optimization of RCLM system.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.04a
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pp.395-400
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2002
Epoxy coating and sealing used in nuclear plants for the protection of radiation degrades with aging and hazardous atmosphere. In order to evaluate the degradation of the epoxy, dependence of the acoustic impedance on the change of mechanical properties has been used. Unlike metals, the surface of the epoxy coating on a concrete liner is so wavy that the acoustic impedance is difficult to measure by using the reflectivity of the ultrasound on the interface surface because of the irregular reflection and propagation from the epoxy surface. SA(simulated annealing) algorithm is applied to calculate the acoustic impedance using a reflection wave from the rough epoxy surface. The surface waviness and acoustic impedance are taken into account and determined by SA method to evaluate the state of degradation quantitatively.
We introduce a creative approach combining machine learning with optimization techniques to enhance the optimization of the loading pattern (LP). Finding the optimal LP is a critical decision that impacts both the reload safety and the economic feasibility of the nuclear fuel cycle. While simulated annealing (SA) is a widely accepted technique to solve the LP optimization problem, it suffers from the drawback of high computational cost since LP optimization requires three-dimensional depletion calculations. In this note, we introduce a technique to tackle this issue by leveraging neural networks to filter out inappropriate patterns, thereby reducing the number of SA evaluations. We demonstrate the efficacy of our novel approach by constructing a machine learning-based optimization model for the LP data of the Korea Standard Nuclear Power Plant (OPR-1000).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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