%A 韩奎奎,谢在鹏,吕鑫 %T 一种基于改进遗传算法的雾计算任务调度策略 %0 Journal Article %D 2018 %J 计算机科学 %R 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.04.022 %P 137-142 %V 45 %N 4 %U {https://www.jsjkx.com/CN/abstract/article_16.shtml} %8 2018-04-15 %X 任务的调度与分配一直以来都是云计算技术发展中的关键问题。然而,随着物联网连接设备的爆炸式增长,云计算已不能满足一些任务的调度需求,如健康检测、应急响应等都需要较低的延迟,雾计算应运而生。雾计算将云的服务扩展到网络边缘。雾计算架构下的任务调度与分配目前还是一个较新的研究热点。文中介绍了一种改进的遗传算法(IGA),该算法将适应度判断引入到亲代变异操作中,克服了基本遗传算法(SGA)在变异操作中的盲目性。在雾计算架构下采用该算法调度任务时考虑了服务等级目标(SLO)中响应时间的约束(FOG-SLO-IGA)。实验结果表明,FOG-SLO-IGA调度用户任务时在时延、SLO违规率以及服务提供商的花费上均低于云计算架构下采用IGA的调度(CLOUD-IGA);同时,在雾端调度任务时,IGA算法在执行速度上要快于传统SGA算法和轮询调度算法(RRSA)。