針對在云 霧協(xié)作下實現(xiàn)移動用戶任務請求的合理分配與調(diào)度的問題，提出了一種基于云霧協(xié)作模型的任務分配算法一IGA。 首先，采用混合編碼的方式對個體進行編碼，并采用隨機的方式產(chǎn)生初始種群;其次設(shè)定服務商的花費作為目標函數(shù);然后進行選擇、交叉、變異操作產(chǎn)生出符合條件的新個體;最后，根據(jù)染色體中的任務請求類型分配到相應的資源節(jié)點上，并更新迭代計數(shù)器，直到迭代完成。仿真結(jié)果表明，在處理移動用戶請求時，與傳統(tǒng)的云模型相比，云霧協(xié)作模型在時延上降低了近30s，服務水平目標（SL0）違規(guī)率上降低了約10個百分比，在服務提供商花費上亦有所減少。

　　隨著網(wǎng)絡邊緣設(shè)備數(shù)量的迅速增加，邊緣設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，已經(jīng)達到了澤字的級別。根據(jù)國際電信聯(lián)盟（ International Telecommunication Union-TelecommunicationSector， ITU-T）的報告顯示，到2020年，每人每秒將會產(chǎn)生1.7 MB的數(shù)據(jù) ，顯然人類已經(jīng)進人了大數(shù)據(jù)時代。集中式的云已經(jīng)不能高效處理邊緣設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)”。霧計算是對云計算的延伸，它是在終端節(jié)點和遠端云之間再擴展的一層，也可以叫邊緣網(wǎng)絡層。在物聯(lián)網(wǎng)應用中有些請求的處理并不需要放到遠端的云，而是可以直接在距離用戶較近的霧端進行處理。圖1是一個簡單的霧計算架構(gòu)圖3］，底層是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備層，該層由移動終端（如智能手機、平板電腦等）組成，主要用于信息收集;中間層是霧計算層，該層主要是由霧設(shè)備（如路由器、網(wǎng)關(guān)、小型服務器等）組成，這些霧設(shè)備通常具有一定的處理能力來完成部分任務處理;上層是云數(shù)據(jù)中心層，該層主要是由云服務器組成，云服務器用來分析和處理大量數(shù)據(jù)。基于這種架構(gòu)模式，霧計算具有低延遲、移動性支持、位置感知等特征。