Geri Dön

Intelligent task allocation in edge computing with grey wolf optimization for iot-based applications

Iot tabanlı uygulamalar için grey kurt optimizasyonu ile kenar hesaplamada akıllı görev tahsisi

  1. Tez No: 821097
  2. Yazar: ARAM SATOUF
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER MELİ̇H GÜL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Nİ cihazlarının yaygınlaşmasıyla geleneksel bulut veri merkezleri artan veri hacimleriyle başa çıkamaz hale gelmiş, gecikme hassasiyeti olan IoT uygulamalarının desteğini tehlikeye atmıştır. Bulut-sis bilişimi, bulut kaynaklarını ağ kenarına genişleterek potansiyel bir çözüm sunar. Ancak bu bulut-sis ortamında görev zamanlaması yeni zorluklar ortaya çıkar. Bu tez, bulut-sis ortamı için uyarlanmış yarı-dinamik gerçek zamanlı bir görev zamanlaması algoritması sunmaktadır. Algoritma, enerji tüketimini, maliyeti ve iş süresini en aza indirmek için görevleri verimli bir şekilde tahsis eder. Görev tahsisi, görev süresi, kaynak gereksinimleri ve yürütme süresine dayalı olarak modifiye edilmiş bir gri kurdu eniyileme algoritması kullanılarak optimize edilir. Genetik algoritmalar gibi mevcut yöntemlerle karşılaştırıldığında, önerilen algoritma iş süresi, maliyet ve enerji kullanımı açısından üstün performans sergilemektedir. Algoritmanın bulut-sis ortamında görev zamanlamasını optimize etme yeteneği, etkili Nİ uygulamalarını desteklemeye olanak tanır ve yeni bir zamanlama yaklaşımını bulut-sis bilişim paradigmaları için sunar.

Özet (Çeviri)

With the proliferation of IoT devices, traditional cloud data centers are unable to handle the growing data volumes, compromising support for latency sensitive IoT applications. Cloud-fog computing extends cloud resources to the network edge, offering a potential solution. However, task scheduling across this cloud-fog environment introduces new challenges. This thesis presents a semi-dynamic real-time task scheduling algorithm tailored for the cloud-fog environment. The algorithm efficiently allocates tasks to minimize energy consumption, cost, and makespan. Task allocation is optimized using a modified grey wolf optimizer based on task length, resource requirements, and execution time. Compared to existing methods like genetic algorithms, the proposed algorithm demonstrates superior performance in terms of makespan, cost, and energy usage. The algorithm's ability to optimize task scheduling in the cloud-fog environment enables effective support IoT applications and contributes a novel scheduling approach for emerging cloud-fog computing paradigms.

Benzer Tezler

  1. Resource allocation in vehicular edge computing networksbased on deep reinforcement learning

    Araç uç bilişiminde derin pekiştirmeli öğrenmeye dayalıkaynak tahsisi

    HOMA MALEKI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA

  2. Resource allocation mechanisms for end-to-end delay optimization of 5G URLLC services

    5G URLLC hizmetlerinin uçtan uca gecikme optimizasyonu için kaynak aktarım mekanizmaları

    HASAN ANIL AKYILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

    DR. İBRAHİM HÖKELEK

  3. Offloading decision with mobility-aware for mobile edge computing in 5G networks

    5g şebekesinde mobil kenar bilgi işlem için mobilite bilinci ile aktarma kararları

    SAEID JAHANDAR BONAB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERGEN

  4. Koalisyon kurulumu ile görev paylaşımı için bir çoklu etmen tabanlı yürütme ortamı

    Multi-agent based execution environment for task allocation via coalition formation

    MERVE ÖZBEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN

  5. Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi

    Analysis of container port operations using machine learning methods

    ÜSTÜN ATAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU

    PROF. DR. TOLGA KAYA