基于改进灰狼优化算法的边缘计算任务调度方法

作     者：李开言 王亚刚 张涛 LI Kaiyan;WANG Yagang;ZHANG Tao

作者机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 

出 版 物：《信息与控制》 (Information and Control)

年 卷 期：2022年第51卷第4期

页      面：489-497,512页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：科技部国家重点研发计划(2019YFB1705702) 

主　　题：离散制造业 灰狼优化算法 任务调度 边缘计算 时延 资源消耗 

摘      要：针对边缘计算在离散制造业数据处理过程中存在的时延和资源消耗大的问题,提出了一种基于改进灰狼优化(IGWO)算法的边缘计算任务调度方法。该方法通过对非线性收敛因子以及动态权重的改进,提高了灰狼算法的优化速度和精度,有效降低了终端设备和边缘端的资源损耗以及任务处理的时延。基于不同数据任务量下的处理时延与资源消耗实验,证明了所提模型的有效性,与3种主流任务调度算法相比,数据处理资源消耗和时延最低。将边缘计算任务调度与智能寻优算法相结合并运用到离散制造业,可以提高设备任务的处理速度、降低能耗,为离散制造业智能化转型提供借鉴。