【摘 要】
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针对工业生产中基于软件定义网络的雾计算架构大数据处理场景中的独立任务调度问题，提出了基于粒子群的多目标优化任务调度算法。该算法同时考虑优化任务的完成时间与异构雾集群的负载均衡值两个指标，采用一种非线性递减的方法更新惯性权重值，解决基本粒子群算法后期权值较大导致局部收敛能力较弱的问题。通过MATLAB仿真验证了所提算法的有效性。试验结果表明，在前期获得更大搜索空间的同时该算法提高了后期的收敛速率。
【基金项目】
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国家自然科学基金（61673219）； 教育部科技发展中心产学研创新基金（2020QT06）；
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针对工业生产中基于软件定义网络的雾计算架构大数据处理场景中的独立任务调度问题，提出了基于粒子群的多目标优化任务调度算法。该算法同时考虑优化任务的完成时间与异构雾集群的负载均衡值两个指标，采用一种非线性递减的方法更新惯性权重值，解决基本粒子群算法后期权值较大导致局部收敛能力较弱的问题。通过MATLAB仿真验证了所提算法的有效性。试验结果表明，在前期获得更大搜索空间的同时该算法提高了后期的收敛速率。
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