在资源有限的移动边缘计算中,用于调度安全关键任务的高效框架,使用混合黄金热与黄金子优化策略的混合黄金热
Kapil Vhatkar1, Shweta Koparde1, Neeta Deshpande2
1Department of Computer Engineering at School of Computer Science and Information Technology, Symbiosis Skills and Professional University, Pune, India.
本研究介绍了移动边缘计算 (MEC) 中安全关键任务的新型调度方法. 该方法优化了任务卸载,以提高性能,能源效率和资源有限的环境中的用户服务质量 (QoS).
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 网络工程 网络工程
背景情况:
- 移动边缘计算 (MEC) 分散了网络功能,在蜂基站处理移动应用程序资源.
- 在MEC的优化挑战影响用户体验和服务质量 (QoS).
- 将工作负载卸载到MEC服务器提供低延迟和高通量计算.
研究的目的:
- 为资源有限的MEC环境开发安全关键任务调度方法.
- 为了提高卸载性能,提高能源效率,减少延迟.
- 为了确保关键任务,改进用户体验和 QoS.
主要方法:
- 在MEC.中实施安全关键任务调度方法.
- 使用开发的HGR-GJOS算法进行任务调度.
- 优化任务分配以最大限度地减少工作流执行时间和能源消耗.
主要成果:
- 改善了资源有限的MEC的卸载性能和能源效率.
- 减少了安全关键任务的延迟问题.
- 增强用户体验和服务质量 (QoS).
结论:
- 拟议的调度方法有效地管理了MEC的安全关键任务.
- HGR-GJOS算法优化了资源分配,最大限度地减少了执行时间和能源使用.
- 这项研究有助于提高MEC系统的性能和安全性.
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