典型文献
基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究
文献摘要：
车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求.针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC (mobile edge computing)服务器的基站群协作计算卸载模型.并提出基于凸优化的改进烟花算法(improved fireworks algorithm based on convex opti-mization,CVX-FWA)来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配.仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置.
文献关键词：
移动边缘计算;卸载决策;资源分配;烟花算法;凸优化
中图分类号：
作者姓名：
许斌;闫文卿;韩卓凡;何广深;邓涛;赵云凯;亓晋
作者机构：
南京邮电大学,江苏南京210003;南京医药股份有限公司,江苏南京210012;金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点建设实验室,江苏南京211169
文献出处：
引用格式：
[1]许斌;闫文卿;韩卓凡;何广深;邓涛;赵云凯;亓晋-.基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究)[J].系统仿真学报,2022(02):354-365
A类：
B类：
基站,协作计算,计算卸载,车联网,时延,敏感型,移动设备,计算能力,用户体验,满足用户,用户需求,多用户,MEC,mobile,edge,computing,服务器,凸优化,改进烟花算法,improved,fireworks,algorithm,convex,opti,mization,CVX,FWA,资源分配,卸载方案,整体优化,移动边缘计算,卸载决策
AB值：
0.490137
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