面向时延和能耗联合优化的MEC计算卸载策略
在移动边缘计算(MEC)中,计算卸载可以有效缓解资源受限和提高网络服务质量.以任务执行时延、终端能耗和边缘服务器负载率的联合优化为目标,提出面向时延和能耗联合优化的 MEC 计算卸载策略.构建多目标约束的成本优化模型,引入多变异算子,以迭代关联概率更新变异算子,设计多变异差分进化(MDE)算法求解,实现计算卸载成本最优.为验证 MDE算法的有效性,基于 Autonomous Systems by Skitter公开数据集构建 3个不同规模的实验网络,将 MDE算法与随机计算卸载算法、能量优化计算卸载算法、多目标贪婪计算卸载等算法进行对比分析,MDE算法的执行成功率、卸载成功率、服务器负载均衡性分别平均提升了 13.23%,12.96%,29.37%,MDE算法能实现 MEC中高效、稳定的计算卸载.
移动边缘计算、时延与能耗、负载均衡、多变异差分算法、计算卸载
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TP393(计算技术、计算机技术)
2023-08-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共15页
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