Resumen:
Los procesos de optimización de la ubicación de los servicios en infraestructuras Fog son de gran importancia dada la influencia en la calidad de los servicios y el rendimiento de la arquitectura. En estos entornos Fog, el proceso de optimización es de mayor complejidad debido al mayor tamaño y heterogeneidad de la arquitectura. Nos encontramos ante un problema NP-completo y multiobjetivo, que deber+AOE ser solucionado por algún método de optimización. En otros problemas relacionados, se ha puesto de manifiesto que el uso de los algoritmos genéticos es una solución habitual para optimizar estos procesos de asignación y optimización.Este trabajo compara el uso de tres algoritmos genéticos aplicados al problema de ubicación de servicios en nodos Fog. En particular, se estudian los algoritmos weighted sum genetic algorithm (WSGA), non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II), y multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition (MOEA/D). El problema planteado considera que las aplicaciones están compuestas por un conjunto interrelacionados de módulos o servicios, y que cada uno de ellos puede ubicarse en nodos distintos de la arquitectura. El objetivo es optimizar la utilización de recursos, la dispersión geográfica de los servicios y la latencia de red en la ejecución de una aplicación.NSGA-II obtuvo los mejores resultados de optimización y de diversidad del espacio de soluciones, aunque para ello fue el que mostr+APM unos mayores tiempos de ejecución. Por el contrario, el algoritmo MOEA/D mostr+APM unos tiempos de ejecución más cortos, pero sin conseguir optimizar los tres criterios al mismo nivel que el NSGA-II. El algoritmo WSGA no destac+APM sobre los otros dos en ninguno de los aspectos analizados.