Evolutionary algorithm for task offloading in vehicular fog computing
Tác giả: Do Bao Son, Vu Tri An, Hiep Khac Vo, Pham Vu Minh, Nguyen Quang Phuc, Nguyen Phi Le, Binh Minh Nguyen, Huynh Thi Thanh BinhTóm tắt:
Internet of Things technology was introduced to allow many physical devices to connectover the Internet. The data and tasks generated by these devices put pressure on the traditionalcloud due to high resource and latency demand. Vehicular Fog Computing (VFC) is a concept thatutilizes the computational resources integrated into the vehicles to support the processing of end-user-generated tasks. This research first proposes a bag of tasks offloading framework that allowsvehicles to handle multiple tasks and any given time step. We then implement an evolution-basedalgorithm called Time-Cost-aware Task-Node Mapping (TCaTNM) to optimize completion time andoperating costs simultaneously. The proposed algorithm is evaluated on datasets of different tasksand computing node sizes. The results show that our scheduling algorithm can save more than60%ofmonetary cost than the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm with competitive computationtime. Further evaluations also show that our algorithm has a much faster learning rate and can scaleits performance as the number of tasks and computing nodes increases.
- Đánh giá tác động của đào tạo nâng cao năng lực đến sự tự tin trong chăm sóc sức khoẻ tâm thần cho người bệnh ung thư của điều dưỡng viên
- Thực trạng phát triển kinh tế tư nhân ở Việt Nam : thành tựu, thách thức và triển vọng
- Những động lực giúp Việt Nam tăng trưởng 8% trong năm 2025 : thực trạng và giải pháp
- Đẩy mạnh giải ngân vốn đầu tư công đối với các dự án trong ngành đường sắt ở Việt Nam
- Nghiên cứu mối quan hệ giữa phân cấp tài khóa và chất lượng dịch vụ công tại Việt Nam