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移动边缘计算的资源分配策略及其实验

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.75 MB | 2021-03-11

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　　为在移动边缘计算服务器计算资源有限的情况下最小化系统总成本，提出一种多用户卸载决策与资源分配策略。优化任务执行位置选择和计算资源分配过程，对基于精英选择策略的遗传算法在编码、交叉、变异等操作方面进行改进，设计联合卸载决策与资源分配的 Improve-eGA算法。实验结果表明，与 All local、 All offloadRANDOM和CGA等算法相比， Improve-eGA在迭代次数、任务周期数、任务传输数据量等影响因素下系统总成本均为最低，验证了所提策略的有效性。

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