Resumen

La programación de tareas juega un papel crítico en el rendimiento de la colaboración entre el borde y la nube. Si la tarea se ejecuta en la nube y cómo se programa en la nube es un tema importante. Sobre la base de satisfacer el retraso, este documento programará tareas en dispositivos de borde o en la nube y presentará un algoritmo de programación de tareas para tareas que necesitan ser transferidas a la nube basado en el algoritmo genético catastrófico (CGA) para lograr el óptimo global. El algoritmo cuantifica el tiempo total de finalización de la tarea y el factor de penalización como una función de aptitud. Al mejorar la estrategia de selección de ruleta, optimizar el operador de mutación y cruce, e introducir la estrategia de cataclismo, se amplía el ámbito de búsqueda. Además, el problema prematuro del algoritmo evolutivo se alivia de manera efectiva. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo puede abordar el problema óptimo local mientras

• Materias:Big Data Segmentación de líneas Tráfico de red Reconocimiento de entidad Esquema de programación
• Subjects:Big Data Line segmentation Network traffic Entity recognition Programming scheme
• Palabras claves:Planificación de tareas; Colaboración entre borde y nube; Nube; Algoritmo de planificación; Algoritmo genético catastrófico; Tiempo total de finalización de tareas
• Keywords:Task scheduling; Edge-cloud collaborative; Cloud; Scheduling algorithm; Catastrophic genetic algorithm; Total task completion time