应用于智能制造的边缘计算任务调度算法研究

作者：王硕; 郑爱云; 刘怀煜

来源：制造业自动化, 2020, 42(12): 98-105.

• 边缘计算
• 任务调度
• 遗传算法
• 粒子群算法

边缘计算弥补了传统的云计算模式在智能设备和数据量的爆炸式增长过程中的缺陷,任务调度策略是解决边缘计算与智能制造结合的关键问题之一。首先,结合智能制造应用相关特性,引入了一个面向智能制造的分布式边缘计算系统架构,通过调度策略使任务请求由云计算层迁移到边缘计算层。其次,以该架构调度策略为基础,提出一种基于遗传思想的粒子群调度算法(GAPSO),该算法以粒子群算法为基础,融合杂交和变异的迭代方式,解决局部优化解等问题。最后,为验证该模型的准确性,通过MATLAB进行仿真实验,计算任务数从50增加到600时任务的完成时间和智能终端能源消耗。实验结果表明,GAPSO的时延相比粒子群算法和轮询调度算法,在任务数为600时,完成时间分别减少了5.8%和15.4%,能源消耗分别减少了4.6%和14.1%。

• 单位
  华北理工大学