CN114791853B 一种基于可靠性约束的工作流调度优化方法 （杭州电子科技大学）_第1页
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一种基于可靠性约束的工作流调度优化方法本发明公开了一种基于可靠性约束的工作设备执行的应用程序建模为一个工作流；步骤的调度问题中的系统成本定义为时间和能量的2在同一时刻边缘服务器对同一移动设备只能执行一个任务，移rank(ti)＝0其中τ表示任务tj在服务器si上的执行时间；对于工作流w，假定对于其子任务执行序列V＝{t0,t3宽，为时刻τ移动设备与边缘服务器的传输信噪比，则移动设备与边缘服务器工作流子任务ti从设备传输到边缘服务器的传输时间其中和分别为移动设备数据上传和结果下载的时间，为从服务任务在服务器节点的执行时间与节点性能和任务计算需j其中O表示在本地执行的工作流子任务集合；Q表示在4f(X)=αE+(1-α)T合F2其中E(xf")是在个体下调度所产生的能耗，r(xf")是在个体下调度所产生的任务延时，i-1和i+1分别表示前后个体；对于个体与个体若>诺,则将"排在之前，根据第l非支配层中个体拥挤度id进5[0003]可靠性需求是移动设备的工作流调度和QoS保障的关键因素，比如在车联网等场6[0028]步骤(2.4)：时间计算；在工为移动设备蜂窝模式下的传输带宽，s"c)为时刻τ移动设备与边缘服务器的传输信噪7rj")计算方式如下：)和"c)8型用户。l中同层级的个体计算拥挤度id。令id表示周围个体的密[0061]其中是在个体x"下调度所产生的能耗，rx")是在个体下调度所产生的任务延时，i-1和i+1分别表示前后个体；对于个体"与个体",若则将排9[0078]参见图2，所示为本发明一种边缘计算环境下基于可靠性约束的工作流调度优化任务tj在服务器si上执行的执行可靠性可[0097]步骤(2.4)：时间计算；在工为移动设备蜂窝模式下的传输带宽，s"c)为时刻τ移动设备与边缘服务器的传输信噪rj")计算方式如下：型用户。l中同层级的个体计算拥挤度id。令id表示周围个体的密产生的任务延时，i-1和i+1分别表示前后个体；对于个体与个体",若则将排度算法Greedy和基于粒子群算法的工作流调度方法PSO在系统成本和执行成功率等方面进服务服务节点数量等方面对比了本发明算法与其他算本发明算法会更倾向于将计算密集型任务卸载至边缘服务器而保留数据密集型任务在本明算法表现出了更低的系统成本。这是由于PSO和发明算法在调度过程中通过迭代搜索找[0139]对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发

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