资料下载
×
基于遗传算法的多边缘与云端协同计算卸载模型
消耗积分:0 |
格式:rar |
大小:2.26 MB |
2021-04-19
分享资料个
边缘计算（ Edge Computing，EC）作为云计算的补充，在处理1OT设备产生的计算任务时可以保证计算的延时符合系统的要求。针对在传统卸载场景中，由于计算任务到达存在空窗期导致异地边缘云存在空闲状态，造成异地边缘云利用不充分的问题，文中提出了一种基于遗传算法的多边缘与云端协同计算卸载模型（ Genetic Algorithm- based multi- edge collaborativeComputing Offloading Model， GAMCCOM）。该计算卸载方案联合本地边缘和异地边缘进行任务卸载，并采用遗传算法进行求解，从而得到同时考虑时延和能耗的最小的系统代价。通过仿真实验结果可知，在综合考虑卸载系统的时延消耗和能量消耗的情况下，该方案相比基本的三层卸载方案系统整体代价降低了23%，在只考虑时延消耗和只考虑能量消耗的情况下依然分别能够降低系统代价17%和15%。因此针对边缘计算的不同卸载目标， GAMCCOM卸载方案对系统代价均有比较优秀的降低效果。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉
评论(0)
发评论
- 相关下载
- 相关文章
