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UniSa - IRIS Institutional Research Information System
Big services are collections of interrelated web services across virtual and physical domains, processing Big Data. Existing service selection and composition algorithms fail to achieve the global optimum solution in a reasonable time. In this paper, we design an efficient quality of service-aware big service composition methodology using a distributed co-evolutionary algorithm. In our proposed model, we develop a distributed NSGA-III for finding the optimal Pareto front and a distributed multi-objective Jaya algorithm for enhancing the diversity of solutions. The distributed co-evolutionary algorithm finds the near-optimal solution in a fast and scalable way.
QoS‐aware big service composition using distributed co‐evolutionary algorithm
Dutta, Avik;Jatoth, Chandrashekar;Gangadharan, G. R.;Fiore, Ugo
2021
Abstract
Big services are collections of interrelated web services across virtual and physical domains, processing Big Data. Existing service selection and composition algorithms fail to achieve the global optimum solution in a reasonable time. In this paper, we design an efficient quality of service-aware big service composition methodology using a distributed co-evolutionary algorithm. In our proposed model, we develop a distributed NSGA-III for finding the optimal Pareto front and a distributed multi-objective Jaya algorithm for enhancing the diversity of solutions. The distributed co-evolutionary algorithm finds the near-optimal solution in a fast and scalable way.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11386/4780461
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.