广东工业大学学报2022,Vol.39Issue(4) :9-16.DOI:10.12052/gdutxb.220010

改进多种群进化算法求解移动边缘计算中任务调度问题

An Improved Multi-population Evolutionary Algorithm for Task Scheduling in a Mobile Edge Computing Environment

朱清华 鹿安邦 周俭铁 侯艳
广东工业大学学报2022,Vol.39Issue(4) :9-16.DOI:10.12052/gdutxb.220010

改进多种群进化算法求解移动边缘计算中任务调度问题

An Improved Multi-population Evolutionary Algorithm for Task Scheduling in a Mobile Edge Computing Environment

朱清华 1鹿安邦 1周俭铁 1侯艳1
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作者信息

  • 1. 广东工业大学 计算机学院, 广东 广州 510006
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摘要

移动边缘计算通过在靠近用户端的网络边缘部署服务器,为用户提供低时延的网络通信服务和类似云的计算服务.移动设备通过网络接入点将任务卸载到边缘服务器进行处理,能够有效地减少移动设备的能耗以及任务的完成时间.然而,用户在卸载任务时需要支付一定的通信成本.本文在构建包含多个用户和多个边缘计算节点的移动边缘计算环境的基础上,建立了最小化移动设备的任务完成时间、能耗以及通信成本的数学模型.为了解决上述问题,本文提出了一种改进多种群进化算法的任务调度优化算法.该调度算法通过优化卸载决策和资源分配决策来达到降低移动设备综合成本的目的.大量仿真实验说明,该任务调度算法与其他几种的任务调度算法相比,能够更有效地降低移动设备的综合成本.

关键词

移动边缘计算/任务调度/多种群进化算法

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基金项目

国家自然科学基金(61673123)

广东省自然科学基金(2020A151501482)

出版年

2022
广东工业大学学报
广东工业大学

广东工业大学学报

影响因子:0.628
ISSN:1007-7162
被引量1
参考文献量1
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