Resource allocation and task scheduling is a complex task in fog computing environment because of the inherent heterogeneity among the fog devices. The proposed work attempts to solve the problem by using the popular multi criteria decision making methods such as AHP and TOPSIS. The goal of this paper is to propose a model for performance oriented task - resource mapping in a fog computing environment. MIPS, RAM & storage, uplink latency, downlink latency, uplink bandwidth, downlink bandwidth, trust, cost per MIPS, cost per memory, cost per storage and cost per bandwidth are the various performance characteristics considered in this work for task – resource mapping. Two different multi-criteria decision making methods are employed in order to assess the performance characteristics of the fog devices. In the first method, Analytic Hierarchy Process (AHP) is used for both priority weight calculation and ranking of fog devices. In the second method, AHP is used for priority weight calculation, based on the weights yielded by AHP, Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) algorithm is executed in order to rank the fog devices. Then the fog devices can be allocated to the tasks based on its rank. Furthermore, a motivational example is also demonstrated to validate the proposed method. Simulation results show that the proposed technique exhibits superior performance over other scheduling algorithms in the fog environment by incorporating performance, security, and cost metrics into scheduling decisions.

由于雾设备之间固有的异构性，资源分配和任务调度是雾计算环境中的一项复杂任务。拟议的工作试图通过使用流行的多准则决策方法（例如 AHP 和 TOPSIS）来解决该问题。本文的目标是提出一个面向性能的任务模型——雾计算环境中的资源映射。MIPS、RAM 和存储、上行链路延迟、下行链路延迟、上行链路带宽、下行链路带宽、信任、每 MIPS 成本、每内存成本、每存储成本和每带宽成本是这项工作中考虑的任务 - 资源映射的各种性能特征。采用两种不同的多标准决策方法来评估雾装置的性能特征。在第一种方法中，层次分析法 (AHP) 用于雾设备的优先权重计算和排名。在第二种方法中，使用层次分析法计算优先权重，基于层次分析法产生的权重，通过与理想解决方案相似的顺序偏好技术（TOPSIS）算法对雾设备进行排序。然后雾设备可以根据其等级分配给任务。此外，还演示了一个激励示例来验证所提出的方法。仿真结果表明，通过将性能、安全性和成本指标纳入调度决策，所提出的技术在雾环境中表现出优于其他调度算法的性能。层次分析法用于优先权重计算，基于层次分析法产生的权重，通过与理想解相似的排序优先技术（TOPSIS）算法对雾设备进行排序。然后雾设备可以根据其等级分配给任务。此外，还演示了一个激励示例来验证所提出的方法。仿真结果表明，通过将性能、安全性和成本指标纳入调度决策，所提出的技术在雾环境中表现出优于其他调度算法的性能。层次分析法用于优先权重计算，基于层次分析法产生的权重，通过与理想解相似的排序优先技术（TOPSIS）算法对雾设备进行排序。然后雾设备可以根据其等级分配给任务。此外，还演示了一个激励示例来验证所提出的方法。仿真结果表明，通过将性能、安全性和成本指标纳入调度决策，所提出的技术在雾环境中表现出优于其他调度算法的性能。还演示了一个激励示例来验证所提出的方法。仿真结果表明，通过将性能、安全性和成本指标纳入调度决策，所提出的技术在雾环境中表现出优于其他调度算法的性能。还演示了一个激励示例来验证所提出的方法。仿真结果表明，通过将性能、安全性和成本指标纳入调度决策，所提出的技术在雾环境中表现出优于其他调度算法的性能。