なぜ機能しないのか？ フォグ対応ドローンのインターネットにおけるメタヒューリスティックタスク割り当てアプローチ

ドローンのインターネット（IoD）ネットワークを使用するいくつかのシナリオは、タスク割り当て、スケジューリング、リソース最適化などの時間に敏感な機能を提供するフォグデバイスを必要とする。効率的なタスク割り当て/スケジューリングの問題は、フォグ対応ドローンのインターネットのパフォーマンスを最適化するために重要である。近年、多くの記事がネットワーク使用率と遅延に焦点を当て、実行時間を無視しながら、フォグ対応IoTベースのシナリオにおけるタスクスケジューリング/割り当てのためにメタヒューリスティックアプローチを採用している。学術的には有望だが、メタヒューリスティックは実行時間が長く、リソース集約的な性質、時間的複雑性の増加、最適解を達成する際の固有の不確実性により、リアルタイム環境では多くの制限があることが実証的研究、ケーススタディ、ベンチマークデータによって裏付けられている。我々は、粒子群最適化（PSO）とクリルハードアルゴリズム（KHA）の2つのメタヒューリスティックアプローチの適応度関数として使用されるタスク割り当て法F-DTAを提案する。公平な評価のために同じ設定を維持し、実行時間にのみ焦点を当てたシミュレーションを使用して提案した方法を比較するために、iFogSim2シミュレーターを使用する。結果は、メタヒューリスティックと比較して、実行時間における優れたパフォーマンスを確認している。