توازن بار در گره های مه با استفاده از الگوریتم یادگیری تقویتی
محاسبات مه، حوزه تحقیقاتی نوظهوری برای ارایه خدمات محاسبات ابری به لبههای شبکه است. گرههای مه جریان داده و درخواستهای کاربر را در زمان واقعی پردازش میکنند. به منظور بهینهسازی بهرهوری منابع و زمان پاسخ و افزایش سرعت و کارایی، وظایف باید به صورت متوازن بین گرههای مه توزیع شوند، لذا در این مقاله، روشی جدید جهت بهبود توازن بار در محیط محاسبات مه پیشنهاد شده است. در الگوریتم پیشنهادی، هنگامی که وظیفهای از طریق دستگاههای موبایل برای گره مه ارسال میشود، گره مه با استفاده از یادگیری تقویتی تصمیم میگیرد که آن وظیفه را خودش پردازش کند، یا این که پردازش آن را به یکی از گرههای مه همسایه یا به ابر واگذار نماید. در بخش ارزیابی نشان داده شده که الگوریتم پیشنهادی با توزیع مناسب وظایف بین گرهها، تاخیر کمتری را برای اجرای وظایف نسبت به سایر روشهای مقایسهشده به دست آورده است.
تاخیر ، توازن بار ، گره مه ، یادگیری تقویتی ، Q-Learning
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.