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J-GLOBAL ID:202202242622506721   整理番号:22A1050704

霧計算システムにおけるデッドライン意識およびエネルギー効率の良いIoTタスクスケジューリング:半欲張りアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Deadline-aware and energy-efficient IoT task scheduling in fog computing systems: A semi-greedy approach
著者 (4件):
資料名:
巻: 201  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0842A  ISSN: 1084-8045  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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モノのインターネット(IoT)デバイスの急速な進歩により,リアルタイム応答と低い待ち時間を必要とする様々なIoT応用が出現している。Fogコンピューティングは,新しいIoTアプリケーションを処理するための実行可能なプラットフォームになった。しかしながら,霧コンピューティング装置は,高度に分散し,動的で,資源制約される傾向があり,不均一で遅延に敏感なIoTタスクを実行するための霧コンピューティング資源を効果的に展開することは,基本的な課題である。本論文では,IoTタスクのサービス品質(QoS)要求を満たしながら,霧ノード(FN)の全エネルギー消費を最小化するためにタスクスケジューリング問題を数学的に定式化した。また,このモデルにおけるデッドライン違反時間の最小化を考察した。次に,著者らは,2つの半欲求ベースのアルゴリズム,すなわち,優先度意識半欲(PSG)とマルチスタート手順(PSG-M)を有するPSGを提案して,FNsへのIoTタスクを効率的にマッピングした。デッドライン要求,総エネルギー消費,全デッドライン違反時間,およびシステムのメイクスパンを満たすIoTタスクの割合に関して,提案したタスクスケジューリング手法の性能を評価する。既存のアルゴリズムと比較して,実験結果は,提案アルゴリズムが,最大1.35xまでのデッドライン要求条件を満たすタスクのパーセンテージを改善し,そして,それぞれ,第2ベスト結果と比較して,全デッドライン違反時間を97.6%まで減らし,一方,システムの霧資源とメイクスパンのエネルギー消費を,最適化することを確認した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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