一种面向网络边缘任务调度问题的多方向粒子群优化算法

任务调度是云计算及网格计算环境中的重要问题,已有的调度算法往往仅致力于最小化任务的总执行时间而不设置其他约束条件,以致难以实现多种性能指标的同时优化。所提出的面向网络边缘任务调度问题的多方向粒子群优化算法,用于解决并发任务在网络边缘服务节点中的分布式调度问题,调度的目标是在任务执行的资源开销不超过阈值的情况下,最小化任务完成的总时间。该方法与现有的离散粒子群优化算法相比同时降低了任务的总完成时间及资源开销,且在合理预设资源开销上限的情况下,其计算复杂度实现了较大程度优化。仿真表明,所提出的方法比现有的离散粒子群优化算法的任务总完成时间缩短约10.52%~13.23%,资源开销减少约10.32%~13.29%。同时,在合理降低资源开销阈值的情况下,该方法的程序运行时间比现有的粒子群调度方法明显缩短。

A MULTI-DIRECTIONAL PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ALGORITHM FOR NETWORK EDGE TASK SCHEDULING