移动边缘计算环境下基于移动感知的工作流调度算法

移动边缘计算环境下，用户可将本地的计算密集型任务卸载至边缘服务器，从而缩短工作流的完工时间并节省设备能耗。然而，许多研究忽略了用户移动导致的网络连接变化对工作流调度的影响。针对现有算法中存在的卸载不合理问题，文中提出了基于移动感知的工作流调度算法MaWS。该算法通过预测用户移动轨迹得出未来可通信的基站集合，并融入遗传算法，制定合理的任务执行顺序和执行位置。仿真结果表明，相比HEFT和Greedy等算法，MaWS算法能够有效缩短10%～15%的工作流完工时间并降低8%～13%的设备能耗，为移动边缘计算下的工作流调度提出一种有效方案。