霧計(jì)算平臺(tái)中的任務(wù)調(diào)度問(wèn)題是無(wú)法在多項(xiàng)式時(shí)間復(fù)雜度內(nèi)求取精確解的NP-問(wèn)題;通過(guò)對(duì)霧計(jì)算任務(wù)調(diào)度流程的分析,在構(gòu)建霧計(jì)算平臺(tái)任務(wù)調(diào)度數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上,采用改進(jìn)人工蜂群算法,將任務(wù)調(diào)度映射為蜂群尋找蜜源的過(guò)程,在種群初始化階段過(guò)引入混沌思想,改善了人工蜂群算法缺陷,擴(kuò)大了蜂群搜索范圍,避免陷入局部最優(yōu)解;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的人工蜂群算法具有更快的算法收斂速度,算法解所對(duì)應(yīng)的任務(wù)調(diào)度策略,也具有更高的任務(wù)處理總性能,表明改進(jìn)人工蜂群算法,達(dá)到了提高霧計(jì)算資源利用率,提高霧計(jì)算任務(wù)處理效率的目的。

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【文章目錄】：
0 引言
1 霧計(jì)算概述
2 霧計(jì)算任務(wù)調(diào)度模型
    2.1 任務(wù)調(diào)度流程
    2.2 任務(wù)調(diào)度數(shù)學(xué)模型
3 霧計(jì)算任務(wù)調(diào)度算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化
    3.1 算法思路
    3.2 人工蜂群算法改進(jìn)與優(yōu)化
    3.3 資源調(diào)度算法流程
4 基于改進(jìn)人工蜂群的資源調(diào)度策略
5 仿真實(shí)驗(yàn)分析
6 結(jié)束語(yǔ)



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