Virtual machine resource allocation optimization in cloud environments with customized particle swarm optimization

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Publikationsdatum
2025
Typ der Arbeit
Studiengang
Sammlung
Institut für Wirtschaftsinformatik
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Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
2025 7th International Symposium on Computational and Business Intelligence (ISCBI 2025)
Themenheft
DOI der Originalpublikation
https://doi.org/10.1109/ISCBI64586.2025.11015375
URI
https://irf.fhnw.ch/handle/11645/57326
Link
Zugehörige Forschungsdaten
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
1-7
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
IEEE
Verlagsort / Veranstaltungsort
Macau
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Efficient virtual machine resource allocation is vital in cloud infrastructures to maximize performance and minimize resource overprovisioning. State-of-the-art methods include virtual machine migration, placement, scheduling, and load balancing. This research investigates a customized Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to optimize the performance and resource utilization of virtual machines in the cloud. A cloud simulation environment was developed in Java and Python for conducting experiments using PSO. The results are promising since virtual machines’ resource allocation and performance significantly improved in only a few iterations demonstrating that the proposed PSO is an effective method for optimizing the performance and resource allocation in a cloud environment.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Projekt
Veranstaltung
International Symposium on Computational and Business Intelligence (ISCBI)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
979-8-3315-3378-6
979-8-3315-3377-9
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
publication.page.reviewtype.Peer-Reviewed
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
Hoenen, L., Dornberger, R., & Hanne, T. (2025). Virtual machine resource allocation optimization in cloud environments with customized particle swarm optimization. 2025 7th International Symposium on Computational and Business Intelligence (ISCBI 2025), 1–7. https://doi.org/10.1109/ISCBI64586.2025.11015375
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