雾计算平台的任务调度算法研究

发布时间：2023-05-17 19:40

　　雾计算平台中的任务调度问题是无法在多项式时间复杂度内求取精确解的NP-问题;通过对雾计算任务调度流程的分析,在构建雾计算平台任务调度数学模型基础上,采用改进人工蜂群算法,将任务调度映射为蜂群寻找蜜源的过程,在种群初始化阶段过引入混沌思想,改善了人工蜂群算法缺陷,扩大了蜂群搜索范围,避免陷入局部最优解;实验结果表明,改进后的人工蜂群算法具有更快的算法收敛速度,算法解所对应的任务调度策略,也具有更高的任务处理总性能,表明改进人工蜂群算法,达到了提高雾计算资源利用率,提高雾计算任务处理效率的目的。

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 雾计算概述
2 雾计算任务调度模型
    2.1 任务调度流程
    2.2 任务调度数学模型
3 雾计算任务调度算法设计与优化
    3.1 算法思路
    3.2 人工蜂群算法改进与优化
    3.3 资源调度算法流程
4 基于改进人工蜂群的资源调度策略
5 仿真实验分析
6 结束语



本文编号：3817869