雾计算中面向计算卸载的基于优先级的节能任务调度
最优化与控制
2022-01-19 v1
摘要
雾计算为无线网络边缘的物联网（IoT）服务提供了一种灵活的计算卸载解决方案。它作为传统云计算的补充，对于大多数涉及中小规模计算任务的物联网应用中的卸载任务而言，传统云计算并不具备成本效益。鉴于雾计算中任务与资源的异构性，将每个任务卸载到合适的目标以充分发挥这一前景技术的潜在优势至关重要。本文提出一种可扩展的基于优先级的索引策略，称为优先级增量能量率（Prioritized Incremental Energy Rate, PIER），以优化网络的能量效率。我们证明，在适用于具有高容量同质卸载任务和指数分布任务时长的局部区域的特殊情况下，PIER 是渐近最优的。在具有统计差异卸载任务的更一般情形下，我们通过大量仿真进一步证明了 PIER 相较于基准策略在能量效率方面的提升，以及 PIER 对不同任务时长分布的鲁棒性。我们的结果表明，PIER 在超过 78.6% 的所有仿真运行中表现优于基准策略。
引用
@article{arxiv.2201.06031,
title = {Energy Efficient Priority-Based Task Scheduling for Computation Offloading in Fog Computing},
author = {Jiaying Yin and Jing Fu and Jingjin Wu and Shiming Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.06031},
year = {2022}
}