امروزه دستگاه های اینترنت اشیا در همه جا رایج هستند و تعداد آنها به سرعت در حال افزایش است. این دستگاه ها حجم عظیمی از داده ها را تولید می کنند که باید به طور کارآمد پردازش شوند. از آنجایی که بیشتر دستگاه های اینترنت اشیا قابلیت قدرت محاسباتی و منابع ذخیره سازی محدودی دارند، درخواست های کاربران برای پردازش باید به دستگاه های محاسباتی قویتری منتقل شوند. رایانش مه-ابر یک پلتفرم امیدوارکننده برای پردازش وظایف اینترنت اشیا با نیازهای مختلف تبدیل شده است. با این حال، به دلایل زیادی از جمله مشخصات مختلف درخواست های کاربران، ناهمگونی دستگاه های محاسباتی، فاصله زیاد سرورهای محیط ابر با دستگاه های اینترنت اشیا و ساختار توزیع شده و توپولوژی شبکه لایه مه، نحوه زمانبندی وظایف دستگاه های اینترنت اشیا در این محیط یک مسئله چالش برانگیز است. برای مقابله با این چالش ها، ما دو مسئله مختلف را مورد بررسی قرار داده ایم. در مسئله اول، هر درخواست به صورت مجموعه ای از وظایف مستقل در نظر گرفته شده است. در حالی که در مسئله دوم، هر درخواست دارای یک وظیفه است. سپس هر دو مسئله با استفاده از برنامه ریزی خطی صحیح مختلط با هدف بهینه سازی مصرف انرژی و زمان نقض مهلت فرموله سازی شده اند. برای حل مسئله اول، الگوریتم های فراابتکاری گرگ خاکستری و ملخ پیشنهاد شده اند. اما برای حل مسئله دوم، یک الگوریتم ترکیبی مبتنی بر استراتژی ابتکاری و الگوریتم ژنتیک پیشنهاد گردیده است. به منظور ارزیابی کارایی الگوریتم های پیشنهادی، آزمایش های متعددی در محیط متلب انجام شده است. نتایج پیاده سازی نشان می دهد که الگوریتم های پیشنهادی از نظر مصرف انرژی، زمان خاتمه، تعادل بار و رضایت کاربران به مراتب بهتر از رقیبان خود عمل می کنند. به طور خاص الگوریتم های گرگ خاکستری و ملخ به ترتیب 27.11 ٪ و 29.43 ٪ عملکرد تابع هدف مسئله اول را که از دو معیار زمان نقض مهلت و مصرف انرژی تشکیل شده است در مقایسه با الگوریتم پروانه بهبود می بخشند.
