[發明專利]一種基于PSO優化的邊緣計算任務調度算法

在審

• 申請號: 202011188567.8
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112286686A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 易靈芝;孫濤;劉江永;徐秀;陳智勇;范朝冬
• 申請（專利權）人: 湘潭大學
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50;G06F9/48;G06N3/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于PSO優化的邊緣計算任務調度算法，其特征是參數簡單，收斂速度快，PSO優化算法模擬了鳥類覓食的過程，采用速度－位置搜索模式的方法，達到減少任務完成時間，合理的任務調度的目的，PSO優化的邊緣計算任務調度的算法包括以下步驟：

步驟1：對粒子進行編碼，使得邊緣計算中的任務調度和粒子的位置和速度結合起來；

步驟2：對粒子群體進行初始化處理；

步驟3：選取粒子群算法的適應度函數，得到粒子的歷史最優位置和全局最優位置；

步驟4：更新粒子群的位置和速度，輸出最優的位置解碼結果，進行合理的任務調度。

2.根據權利要求1所述的基于PSO優化的邊緣計算任務調度算法，所述的對粒子進行編碼即對每個子任務所占用的服務器進行編碼，因此子任務的數量決定了編碼的長度，設任務的數量為m個，服務器的數量為n個，每個任務又可分成若干個子任務，子任務的總數為sub(m)，因此根據順序編碼，把第x個任務中的第y個子任務表示為m[x,y]，把第y個子任務分配到第z個服務器上執行可表示為n[y,z]。

3.根據權利要求1所述的基于PSO優化的邊緣計算任務調度算法，所述的對粒子群進行初始化處理，設定粒子群規模為NP，每個粒子的位置由向量P表示，P_ij表示為任務j被分配第P_i號服務器上，因為服務器的數量為n個，所以1＜P_ij＜n，初始化處理時P_ij取在1到n內的隨機整數，而每個粒子的速度由向量V表示，-n＜V_ij＜n，初始化處理時V_ij取在-n到n內的隨機數。

4.根據權利要求1所述的基于PSO優化的邊緣計算任務調度算法，所述的選取粒子群算法的適應度函數用于反映每個粒子與最優解粒子的之間的差距，它可以決定了粒子群算法的收斂速度和最優解，本發明中用總任務完成的時間來定義適應度函數，可以優先選擇適應度高的粒子，最后得到粒子的歷史最優位置和全局最優位置。

5.根據權利要求1所述的基于PSO優化的邊緣計算任務調度算法，所述的更新粒子群的位置和速度是對粒子的當前位置和之前經歷的最優位置進行比較，若有更好的適應值時，則此時當前位置將代替之前的最優位置，用Pb_i表示第i個粒子之前的在最優位置，用gb_i表示粒子群體中的所有的粒子經歷過的最優位置，在不斷迭代的過程中，每一個粒子更新自己的速度和位置，粒子首先利用自身的歷史最優位置Pb作用于當前位置，然后根據群體粒子的最優位置gb對當前粒子位置進行調整，判斷是否達到最大迭代次數，若是則結束迭代，輸出最優解，否則，將返回步驟2繼續順序執行，最終實現減少總任務完成的時間，高效的進行資源任務的調度。