一种面向边缘计算QoE的服务组合及调度方法

发布时间：2021-12-11 18:04

　　在边缘计算资源协同与调度QoE优化前提下,对两阶段边缘服务组合及调度提出一种改进的天牛须粒子群算法.该算法将天牛须搜索算法中的天牛抽象成粒子,将单个个体的天牛须搜索算法拓展至群体,并引入二阶振荡机制和动态因子.不仅改进了位置更新公式和动态参数机制,改进群体觅食时的位置更新时的动态参数机制,丰富了群体移动时的位置多样性,并且提高了算法的全局搜索能力.通过QoE限制条件下的服务组合与调度仿真实验结果分析得出,该算法能够在满足用户请求QoE的条件下使得请求的整体执行时间开销达到最小. 

【文章来源】：小型微型计算机系统. 2019,40(07)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

边缘服务组合结构Fig．1Edgeservicecompositionstructure

1050635101504450681003054025425535753795265535111030583658925772584457475822此外，本文的模型还加入了服务切换时间，随着服务请求数的增加，问题规模也在逐渐增加．本文提出改进天牛须粒子群调度算法能够在保持收敛速度的情况下，保持解的质量和稳定性，并具有较强的避免陷入局部最优的能力，说明其能适应大规模的多目标优化问题的求解．篇幅限制，此处随机选取在边缘服务请求总数分别为50，70，100三种情况下，三种算法分别求得的总生产时间随迭代次数的变化趋势如图3-图5所示．图3请求数为50时三种算法的对比Fig．3Comparisonofthreealgorithmswhenthenumberofrequestsis50在图3中，BAPSO展现出较好的全局探索能力，在快速收敛的前提下较大地提高了解的质量，缩短了调度时的总时间开销．分析图4可知，BAPSO在迭代后期陷入局部最优的图4请求数为70时三种算法的的对比Fig．4Comparisonofthreealgorithmswhenthenumberofrequestsis70情况下及时作出调整，跳出了局部最优．在图5中，在问题规模较大的情况下，粒子群算法较早陷入了局部最优，改进后的7期简琤峰等:一种面向边缘计算QoE的服务组合及调度方法1041

拢?３纸獾闹柿亢?稳定性，并具有较强的避免陷入局部最优的能力，说明其能适应大规模的多目标优化问题的求解．篇幅限制，此处随机选取在边缘服务请求总数分别为50，70，100三种情况下，三种算法分别求得的总生产时间随迭代次数的变化趋势如图3-图5所示．图3请求数为50时三种算法的对比Fig．3Comparisonofthreealgorithmswhenthenumberofrequestsis50在图3中，BAPSO展现出较好的全局探索能力，在快速收敛的前提下较大地提高了解的质量，缩短了调度时的总时间开销．分析图4可知，BAPSO在迭代后期陷入局部最优的图4请求数为70时三种算法的的对比Fig．4Comparisonofthreealgorithmswhenthenumberofrequestsis70情况下及时作出调整，跳出了局部最优．在图5中，在问题规模较大的情况下，粒子群算法较早陷入了局部最优，改进后的7期简琤峰等:一种面向边缘计算QoE的服务组合及调度方法1041

【参考文献】：
期刊论文
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[3]一种求解云服务组合全局QoS最优问题的改进杂交粒子群算法[J]. 简琤峰,王斌,张美玉,陈嘉诚.  小型微型计算机系统. 2017(07)
[4]云计算环境下信任机制综述[J]. 金瑜,王凡,赵红武,邓莉.  小型微型计算机系统. 2016(01)
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本文编号：3535140