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摘要
针对ad hoc云中的任务卸载问题,设计一种多目标任务卸载决策模型。综合考虑任务完成时间、能耗和额外开销进行卸载决策,并选取簇头节点作为集中控制器进行合理的任务分配。提出一种融合遗传算法和蚁群算法的任务卸载算法,利用遗传算法的快速搜索能力得到可行解,将其作为蚁群算法的初始信息素,再利用蚁群算法的正反馈机制实现对任务分配方案的精确求解。仿真结果表明,该算法与随机任务分配算法、异构感知任务分配算法和遗传算法相比,能有效降低任务完成时间和能量消耗。
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针对ad hoc云中的任务卸载问题,设计一种多目标任务卸载决策模型。综合考虑任务完成时间、能耗和额外开销进行卸载决策,并选取簇头节点作为集中控制器进行合理的任务分配。提出一种融合遗传算法和蚁群算法的任务卸载算法,利用遗传算法的快速搜索能力得到可行解,将其作为蚁群算法的初始信息素,再利用蚁群算法的正反馈机制实现对任务分配方案的精确求解。仿真结果表明,该算法与随机任务分配算法、异构感知任务分配算法和遗传算法相比,能有效降低任务完成时间和能量消耗。
