Gdlcn–dsbo: A Graph Neural Network-driven Multi-objective Framework for Intelligent Cloud Resource Allocation and Task Allocation
यह शोध पत्र Gdlcn–dsbo का प्रस्ताव करता है, जो एक हाइब्रिड फ्रेमवर्क है जो ग्राफ-डिपेंडेंट लेबलड कन्वोल्यूशनल नेटवर्क्स (GDLCN) और डीप शेड्यूल्ड बटरफ्लाई ऑप्टिमाइजेशन (DSBO) को जोड़ता है ताकि मल्टी-ऑब्जेक्टिव क्लाउड रिसोर्स और टास्क एलोकेशन को अनुकूलित किया जा सके, जिससे गतिशील IoT वातावरण में सिस्टम दक्षता को बढ़ाया जा सके, लागत कम की जा सके और निष्पक्षता सुनिश्चित की जा सके।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
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