【摘 要】
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在雾计算环境中,为提高雾计算效率和给用户请求的任务分配合适的资源,需要对任务调度问题进行研究。面向流水线独立任务进行调度研究,首先基于经典Apriori算法提出一种雾计算环境中任务的分类I-Apriori算法;将得到的分类规则以及加权最早完成时间作为任务优先级选择的依据;对于同时达到的任务,优先选择出现在调度关系中的任务进行调度,其他雾结点则依据最早完成时间和加权链接数的高低进行调度。通过仿真实验对ITPS(improved task priority scheduling)算法的性能进行了评估,结果表明
【出 处】
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中山大学学报:自然科学版(中英文)
【基金项目】
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广东省普通高校特色创新项目(自然科学类)(2018KTSCX163,2020KTSCX090),广东省科技计划项目(2016A010106007,2016B090927010),广东第二师范学院网络工程重点学科项目(ZD2017004),广东第二师范学院计算机实践教学示范中心项目(2018sfzx01)。
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在雾计算环境中,为提高雾计算效率和给用户请求的任务分配合适的资源,需要对任务调度问题进行研究。面向流水线独立任务进行调度研究,首先基于经典Apriori算法提出一种雾计算环境中任务的分类I-Apriori算法;将得到的分类规则以及加权最早完成时间作为任务优先级选择的依据;对于同时达到的任务,优先选择出现在调度关系中的任务进行调度,其他雾结点则依据最早完成时间和加权链接数的高低进行调度。通过仿真实验对ITPS(improved task priority scheduling)算法的性能进行了评估,结果表明
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