一种基于ARPSO的边缘计算任务调度方法技术

本发明专利技术公开一种基于ARPSO的边缘计算任务调度方法，其特征在于，包括：初始化任务调度集群，将任务调度的子任务及执行子任务的虚拟机通过初始随机调度策略形成调度集群；初始化粒子群；利用ARPSO算法公式优化粒子群，以所有任务所需最短时间为适应值；利用适应值公式更新迭代粒子群，根据全局最优位置得到最优的调度集群。本发明专利技术基于ARPSO算法面向边缘计算任务调度的方法，在基于PSO的优化算法ARPSO算法上，可以克服陷入局部最优的缺点，保证种群的多样性，可以更容易优化出合理的任务调度方案，有效降低边缘计算任务调度时间，提升边缘计算的计算处理效率。计算的计算处理效率。计算的计算处理效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于ARPSO的边缘计算任务调度方法


[0001]本专利技术涉及基于ARPSO的边缘计算任务调度方法，属于边缘计算领域的任务调度方法


技术介绍

[0002]随着万物互联网时代的来临，边缘计算作为新一代智能云计算技术的重点领域，可以实现复杂的智能应用在边缘端的实时处理，大规模的数据不需要经历云端传输的延时，从而极大地提高了用户服务质量。但是，考虑到边缘节点通信和计算资源的有限性，如何进行计算任务卸载问题至关重要，采取何种任务卸载方式，从而使得边缘端的分布式计算处理模式发挥最好的效果，提升计算处理的效率变得尤为重要。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是：有效提高边缘计算任务卸载效率，缩短任务卸载时间。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术提供的一种基于ARPSO的边缘计算任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0005]步骤S1：初始化任务调度集群，等待优化：将当前需要调度的任务分为D个子任务，则当前需要调度的任务可以用子任务集X表示，X＝(x1，x2，...，x<br/>D
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于ARPSO的边缘计算任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：初始化任务调度集群，等待优化：将当前需要调度的任务分为D个子任务，则当前需要调度的任务可以用子任务集X表示，X＝(x1，x2，...，x
D
)，x
D
表示子任务集X中的第D个子任务；定义边缘虚拟机资源总数为N；基于子任务集X及执行子任务的N个边缘虚拟机资源，形成I个调度集群。步骤S2：基于步骤S1得到的调度集群初始化包含I个粒子的粒子群：对于粒子群中每一个粒子的位置和速度进行随机初始化，其中，粒子群中第i个粒子的位置为X
i
＝(x
i1
，x
i2
，...，x
in
，...，x
iN
)、速度为V
i
，其中，X
i
为步骤S1得到的第i个调度集群的系数向量，i＝1，2，...，I，该系数向量中第n个元素表示为x
in
，若子任务集X中的某个子任务被分配在第n个边缘虚拟机资源，则将x
in
取整为1，否则将x
in
取整为0；将速度V
i
在[0
‑
1]之间进行随机初始化；将随机初始化后的X
i
设为第i个当前最优位置Pbest，则可以得到粒子群中每个粒子的当前最优位置Pbest；步骤S4：计算上一步得到的包含I个粒子的粒子群中每个粒子的适应值，以总时间衡量粒子搜索性能的优劣，总时间越短的粒子适应值越高，反之则越低，则粒子群中第i个粒子的适应值表示为fitness(X
i
)，则有：第i个粒子所对应的调度集群中，第d个被分配到子任务的边缘虚拟机资源执行当前子任务所需要的时间；步骤S5：利用下式对上一步得到的粒子群进行迭代计算：V
i
(t+1)＝W
×
V
i
(t)+dir
×
[c1
×
rand()
×
(P
i
(t)
‑
V
i
(t))+c...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨丹，李剑华，童庆，石鸣捷，周彬，王中锋，周栋，
申请(专利权)人：上海万达信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：