基于服务质量的能耗感知工作流卸载策略

移动设备的发展导致了各种计算密集型移动应用的激增,针对这类应用对移动设备计算能力和能耗的突出需求,利用近似计算优化处理工作流任务,引入服务质量(QoS)的角度限制优化处理程度,并提出一种基于服务质量的能耗感知工作流卸载策略(EA-QoS)。首先,EA-QoS对边缘节点按照单位负载传输能耗排序,对节点按能耗阈值进行分组并分配QoS等级。然后,对任务进行分层并利用HEFT算法生成就绪队列。最后,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ),在编码策略中通过对任务执行顺序、边缘节点和QoS等级进行整数映射,寻找任务最优调度方案。仿真实验结果表明,EA-QoS相较NSGA-Ⅲ和粒子群优化算法(PSO),工作流的能耗优化效果分别平均提升了12.02%和35.14%。