مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مدل ترکیبی بهینه‌سازی چندمرحله‌ای مبتنی بر IJFSA برای تعادل بار و بهبود کارایی در محیط‌های مه–ابر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.
چکیده
در سال‌های اخیر، فناوری‌های نوین شیوه تعامل انسان با سامانه‌های دیجیتال را دگرگون کرده‌اند. ترکیب اینترنت اشیا با زیرساخت‌های ابری، بستر ارائه خدمات هوشمند و خودکار را، به‌ویژه در حوزه سلامت، فراهم کرده است. با افزایش حسگرهای متصل به شبکه، حجم زیادی از داده‌های بلادرنگ تولید می‌شود که نیازمند پردازش سریع و کارآمد است. از سوی دیگر، اتکا به مراکز داده دوردست می‌تواند موجب افزایش تأخیر و کاهش کارایی در سامانه‌های حساس به زمان شود. در این راستا، محاسبات مه به‌عنوان لایه‌ای واسط میان دستگاه‌های لبه‌ای و ابر، راهکاری مؤثر برای کاهش تأخیر و بهبود کیفیت خدمات ارائه می‌دهد. در این پژوهش، الگوریتم IJFSA-ODA به‌عنوان نسخه‌ای بهبودیافته از الگوریتم عروس دریایی معرفی شده است که با بهره‌گیری از عملگرهای تکاملی و سازوکارهای مکمل، توان جست‌وجو و تعادل میان اکتشاف و بهره‌برداری را ارتقا می‌دهد. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با الگوریتم‌های IJFSA، IJFA، PSO-SA و PSO عملکردی رقابتی داشته و در برخی سناریوها بهبود قابل‌توجهی در شاخص‌های اصلی ارائه می‌دهد. در سناریوی شامل 25 گره پردازشی مه و 2000 وظیفه، نتایج بیانگر کاهش نسبی حدود 5 تا 10 درصد در زمان پردازش کل و حدود 5 تا 12 درصد در مصرف انرژی نسبت به روش‌های مبتنی بر PSO است. همچنین، از منظر عدالت توزیع بار، مقادیر شاخص عدالت جین نشان می‌دهد که هرچند هیچ‌یک از الگوریتم‌ها به مقدار ایده‌آل نزدیک به 1 نرسیده‌اند، الگوریتم پیشنهادی در اغلب سناریوها عملکرد بهتری نسبت به روش‌های مرجع داشته و توزیع متوازن‌تری از بار را میان ماشین‌های مجازی فراهم کرده است. افزون بر این، نتایج نشان می‌دهد که عملکرد IJFSA-ODA با افزایش تعداد وظایف و گره‌ها از پایداری مناسبی برخوردار بوده و در شاخص درصد وظایف انجام‌شده در مهلت مقرر، نوسان کمتری نسبت به برخی روش‌های مرجع دارد. نتایج حاصل از 10 تکرار مستقل نیز پایداری آماری قابل‌قبول الگوریتم پیشنهادی را تأیید می‌کند.
کلیدواژه‌ها

[1] Boubaker, N. E. H., Zarour, K., Guermouche, N., & Benmerzoug, D. (2025). A comprehensive survey on resource management for IoT applications in edge–fog–cloud environments. IEEE Access.
[2] Sohrabi, S., Sakhaei-nia, M., Nassiri, M., & Mohammadi, R. (2025). IJFSA-OPG: A hybrid energy efficient load-balancing mechanism for fog-based IoT healthcare. Manuscript submitted for publication, Cloud Computing Journal.
[3] Ghorbian, Mohsen, Mostafa Ghobaei-Arani, and Leila Esmaeili. "A survey on the scheduling mechanisms in serverless computing: a taxonomy, challenges, and trends." Cluster Computing (2024): 1-40.‏
[4] Mokni, I., & Yassa, S. (2024). A multi-objective approach for op-timizing IoT applications offloading in fog–cloud environments with NSGA-II. The Journal of Supercomputing, 1-39.‏
[5] Aghazadeh, Rafat, Ali Shahidinejad, and Mostafa Ghobaei‐Arani. "Proactive content caching in edge computing environment: A re-view." Software: Practice and Experience 53.3 (2023): 811-855.‏
[6] Bezdan, T.; Zivkovic, M.; Bacanin, N.; Strumberger, I.; Tuba, E.; Tuba, M. Multi-objective task scheduling in a cloud computing environment by hybridized bat algorithm. J. Intell. Fuzzy Syst. 2022, 42, 411–423
[7] Available online: https://eucloudedgeiot.eu/ (accessed on 14 Feb-ruary 2023).
[8] Ghorbian, Mohsen, Mostafa Ghobaei-Arani, and Rohollah Asado-lahpour-Karimi. "Function Placement Approaches in Serverless Computing: A Survey." Journal of Systems Architecture (2024): 103291.‏
[9] Abohamama, A.S.; El-Ghamry, A.; Hamouda, E. Real-time task scheduling algorithm for IoT-based applications in the cloud–fog environment. J. Netw. Syst. Manag. 2022, 30, 1–35.
[10] Zhang, Y., et al. (2022). "Task Scheduling in Cloud Computing Environment Using Advanced Phasmatodea Population Evolution Algorithm." MDPI Electronics, 11(9), 1451. DOI: 10.3390/electronics11091451MDPI
[11] Kumar, R., et al. (2022). "An Efficient Task Scheduling in a Cloud Computing Environment Using Hybrid Genetic Algorithm - Parti-cle Swarm Optimization (GA-PSO) Algorithm." World Scientific Journal, 28(3), 1850024. DOI: 10.1142/S0219622018500244ResearchGate+1
[12] Chen, W., et al. (2021). "Blockchain-Enhanced Fair Task Schedul-ing for Cloud-Fog-Edge Systems." IEEE Transactions on Industri-al Informatics, 17(4), 2567-2576. DOI: 10.1109/TII.2020.3023184buyya.com
[13] Baniata, H., Anaqreh, A., Kertesz, A.: PF-BTS: a privacy-aware fog-enhanced blockchain-assisted task scheduling. Inf. Process. Manage. (2021). https:// doi. org/ 10. 1016/j. ipm. 2020. 102393.
[14] Mirmohseni, S.M.; Tang, C.; Javadpour, A. FPSO-GA: A Fuzzy Metaheuristic Load Balancing Algorithm to Reduce Energy Con-sumption in Cloud Networks. Wirel. Pers. Commun. 2022, 127, 2799–2821.
[15] Malik, M.; Suman. Lateral Wolf Based Particle Swarm Optimiza-tion (LW-PSO) for Load Balancing on Cloud Computing. Wirel. Pers. Commun. 2022, 1, 1–20.
[16] Baniata, H., Anaqreh, A., Kertesz, A.: PF-BTS: a privacy-aware fog-enhanced blockchain-assisted task scheduling. Inf. Process. Manage. (2021). https:// doi. org/ 10. 1016/j. ipm. 2020. 102393.
[17] Beraldi R, Canali C, Lancellotti R, Mattia G. Distributed load bal-ancing for heterogeneous fog computing infrastructures in smart cities. Pervasive Mob Comput 2020;67. https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2020.101221.
[18] Sumathi M, Vijayaraj N, Raja SP, Rajkamal M. HHO-ACO hy-bridized load balancing technique in cloud computing. Int J Inf Technol 2023;15(3):1357–65.
[19] Gabhane JP, Pathak S, Thakare NM. A novel hybrid multi-resource load balancing approach using ant colony optimization with Tabu search for cloud computing. Innov Syst Softw Eng 2023;19(1):81–90. https://doi.org/10.1007/s11334-022-00508- 9.
[20] Salimi, R., Azizi, S., & Dogani, J. (2025). A hybrid priority-aware genetic algorithm and opposition-based learning for scheduling IoT tasks in green fog computing. Computer Networks, 267, Arti-cle 111349.
[21] Alsadie, D., & Alsulami, M. (2025). Modified grey wolf optimiza-tion for energy-efficient Internet of Things task scheduling in fog computing. Scientific Reports, 15, Article 14730.
[22] Rateb, R., Hadi, A. A., Tamanampudi, V. M., Abualigah, L., Ezugwu, A. E., et al. (2025). An optimal workflow scheduling in IoT–fog–cloud systems for minimizing time and energy. Scientific Reports, 15, Article 3607.
[23] Nazeri, M., Soltanaghaei, M., & Khorsand, R. (2024). A predictive energy-aware scheduling framework for scientific workflows in fog computing using MAPE-K and ANFIS. Expert Systems with Appli-cations, 247, Article 123192.
[24] S. Sohrabi, M. Sakhaei-nia, M. Nassiri, and R. Mohammadi, “Fog-based architecture and efficient task offloading methodology in IoT-based applications for smart irrigation system,” Computing, vol. 107, no. 3, p. 76, 2025.
[25] N. Jangu and Z. Raza, “Improved Jellyfish Algorithm-based multi-aspect task scheduling model for IoT tasks over fog integrated cloud environment,” Journal of Cloud Computing, vol. 11, no. 1, p. 98, 2022.
[26] Khaledian, Navid, et al. "An energy-efficient and deadline-aware workflow scheduling algorithm in the fog and cloud environment." Computing 106.1 (2024): 109-137.‏
[27] Liu, W., Li, C., Zheng, A., Zheng, Z., Zhang, Z., & Xiao, Y. (2023). Fog computing resource-scheduling strategy in IoT based on artifi-cial bee colony algorithm. Electronics, 12(7), 1511.‏