.png){kind=icon}
返回
Multi-objective optimisation for energy-centric offloading in fog computing
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s00607-025-01578-w.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
物联网（IoT）应用中对实时、节能任务执行需求的日益增长，使雾计算成为传统基于云处理的低延迟敏感替代方案。然而，现有的任务卸载策略往往忽视了能耗的多维性——特别是内存使用和数据传输等参数，并依赖在动态、异构环境中难以适应的静态启发式方法。为解决这些局限性，我们提出了一种新的多目标能耗中心任务卸载算法，该算法整合了基于梯度上升动态系数调整机制的ECO-PSO和ECO-CSA。我们提出的方案明确建模了计算、传输和内存的能耗以及完工时间，从而在异构雾节点间实现精细化的任务分配。此外，引入了定制化的能耗模型，用于选择低CPU利用率的适当节点，以提升能效和系统性能。在真实雾环境中的LEAF模拟器进行的多次模拟表明，我们提出的方法在总能耗降低最高达25%、完工时间减少最高达30%的同时，确保了更均衡的任务分配，并持续优于PSG、PSG-M、CCFO和MoAOA算法。因此，该算法是面向资源受限雾环境构建未来导向型IoT系统的宝贵解决方案。
Keyword:
Task scheduling
Offloading
Fog computing
Cloud computing
Gradient ascent
Meta-heuristic
期刊
C
IF:
2.8
论文数:
2.3K
被引数:
3.5K
机构
引用论文
An Energy-Aware Task Offloading and Load Balancing for Latency-Sensitive IoT Applications in the Fog-Cloud Continuum雾云连续体中对延迟敏感的IoT应用程序的能量感知任务卸载和负载平衡.png)
IEEE ACCESS
OAAI
IEEE ACCESSIF3.6
OAAI分享收藏MESON: A Mobility-Aware Dependent Task Offloading Scheme for Urban Vehicular Edge Computing介子: 一种基于移动感知的城市车载边缘计算任务卸载方案OAAI
OAAI分享收藏Fanariotis, A.; Orphanoudakis, T.; Fotopoulos, V. Reducing the Power Consumption of Edge Devices Supporting Ambient Intelligence Applications. Information 2024, 15, 161. [Google Scholar] [CrossRef]Fanariotis, A.; Orphanoudakis, T.; Fotopoulos, V. 降低支持环境智能应用的边缘设备的功耗。Information 2024, 15, 161. [Google Scholar] [CrossRef]
IF0
PREAI
分享收藏Secure load balancing in fog computing using improved tasmanian devil optimization algorithm with blockchain基于区块链的改进塔斯马尼亚魔鬼优化算法在雾计算中的安全负载均衡
IF0
PREAI
分享收藏Estimating Energy Consumption of Cloud, Fog, and Edge Computing Infrastructures估算云、雾和边缘计算基础设施的能耗
OAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容