Asmaa Mahmoud Mohamed Hafez , <br/><br/>
A modified ant colony optimization placement technique for containers in cloud computing world / 
 استخدام تقنية معدلة من خوارزمية مستعمرة النمل لوضع أفضل للحاويات في عالم الحوسبة السحابية 
Asmaa Mahmoud Mohamed Hafez ; Magda Bahaa Eldin Fayek , Salwa Mohamed Nassar 
 -  2022. 
<br/><br/>Thesis (M.Sc.)-Cairo University- Faculty of Engineering - Department of Computer Engineering 
<br/><br/>Bibliography: p. 93-99. 
<br/><br/> الحاوية عبارة عن ابتكار افتراضي متطور خفيف الوزن. يمد وضع الحاويات على النظام الساسي المناسب أمرا ضروريا في الاستفادة المثلى من الموارد في البنى التحتية السحابية. تم استخدام تقنية تحسين مستمرة النمل لجدولة المهام والحاويات على الأجهزة الافتراضية والًهزة الفملية في السحابة .تقترح هذه الرسالة تقنية تمديل مستممرة النمل )MACO( لوضع الحاويات . يأخذ الاقتراح الجديد في الاعتبار تاريخ الجدولة لتميز قرار الجدولة من خلل تتبع الحمل على كل ًهاز افتراضى من قبل اختياره للحتفاظ بالحاوية لتحسين قرار الجدولة. تظهر النتائج التجريبية أن MACO أفضل من FCFS و ACO الساسي من حيث وقت الاستجابة والنتاًية. نطبق أيضا MACO باستخدام اثنين من أعباء الممل الحقيقية المختلفة )عبء الممل الحقيقي على بابا ، وعبء الممل الحقيقي (planetlab، نلحظ أنه في حالة استخدام عبء الممل الحقيقي لـ planetlab ، يتم تحسين وقت استجابة MACO بنسبة 90٪ و 80٪ لنهج FCFS و ACO التقليدي ، على التوالي. في حالة استخدام على بابا كحمل عمل حقيقي ، فإن النسبة المئوية للتحسين في وقت الاستجابة باستخدام خوارزمية MACO هي 75٪ و 25٪ لنهج FCFS و ACO التقليدي ، على التوالي 
<br/><br/><label>Subjects--Topical Terms: </label><br/>Computer Engineering
<br/><br/><label>Subjects--Index Terms: </label>Virtual mach 
<br/><br/><label>Dewey Class. No.: </label>004