Resumen

La descarga en servidores de niebla hace posible procesar tareas de carga computacional pesada en dispositivos locales. Sin embargo, dado que el problema de generación de decisiones de descarga es un problema N-P, no se puede resolver de manera óptima o tradicional, especialmente en escenarios de descarga multitarea. Por lo tanto, este documento ha propuesto un algoritmo de descarga basado en programación dinámica y randomización, basado en la teoría de optimización genética, para resolver el problema de generación de decisiones de descarga en la computación de niebla móvil. El algoritmo diseña de manera innovadora un enfoque de llenado de tabla de programación dinámica, es decir, genera de manera iterativa un conjunto de decisiones de descarga aleatorias. Si algunas de estas decisiones mejoran las decisiones en la tabla de programación dinámica, entonces se fusionarán en la tabla. La tabla de programación dinámica iterada también se utiliza para mejorar el conjunto de decisiones generadas en la iteración y obtener la solución aproximada óptima de descarga. Simulaciones extens

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Descarga; Servidores de niebla; Carga computacional; Problema N-P; Programación dinámica; Informática de niebla móvil
• Keywords:Offloading; Fog servers; Computational load; N-P problem; Dynamic programming; Mobile fog computing