Joint Optimization of Computation Offloading and Task Scheduling using Multi-objective Arithmetic Optimization Algorithm in Cloud-Fog Computing
Notice bibliographique
Résumé
The exponential increase in the Internet of Things (IoT) has affected the cloud computing with increase transmission latency and network overhead for real-time applications. Cloud-fog computing paradigm tackle these limitations by moving computational services closer to the network edge i.e., fog nodes, enhancing the speed of real-time applications. This architecture, with its dynamic computing environment and diverse IoT devices and tasks, demands a reliable and energy-efficient communication network. Joint optimization of computation offloading and task scheduling is a primary challenge, as it involves offloading tasks to optimal computational resources and scheduling them in an efficient order for operational efficacy. While offloading tasks to fog nodes reduces delay but raises energy utilization, offloading them to cloud servers reduces energy usage but raises computational costs and latency. Additionally, inefficient order of task execution (executing lower priority jobs before higher priority tasks) can disrupt system stability and reliability. Therefore, an effective joint optimal computation offloading and task scheduling strategy is essential. To this end, we propose a Multi-objective Arithmetic Optimization-based joint computation offloading and task scheduling algorithm, aiming to minimize energy consumption and transmission latency. Extensive simulations in MATLAB demonstrate the efficacy of the proposed algorithm in terms of designated optimization objectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».