典型文献
NOMA-MEC系统中基于改进遗传算法的协作式计算卸载与资源管理
文献摘要：
为平衡网络负载与充分利用网络资源,针对超密集异构的多用户和多任务边缘计算网络,在用户时延约束下,该文构造了协作式计算任务卸载与无线资源管理的联合优化问题以最小化系统能耗.问题建模时,为应对基站超密集部署导致的严重干扰问题,该文采用了频带划分机制,并引入了非正交多址技术(NOMA)以提升上行频谱利用率.鉴于该目标优化问题具备非线性混合整数的形式,根据多样性引导变异的自适应遗传算法(AGADGM),设计出了协作式计算卸载与资源分配算法.仿真结果表明,在严格满足时延约束条件下,该算法能获取较其他算法更低的系统能耗.
文献关键词：
超密集异构网;边缘计算;协作式任务卸载;频谱划分;非正交多址技术;自适应遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
周天清;胡海琴;曾新亮
作者机构：
华东交通大学信息工程学院 南昌 330013
文献出处：
引用格式：
[1]周天清;胡海琴;曾新亮-.NOMA-MEC系统中基于改进遗传算法的协作式计算卸载与资源管理)[J].电子与信息学报,2022(09):3014-3023
A类：
AGADGM,协作式任务卸载
B类：
NOMA,MEC,改进遗传算法,计算卸载,网络负载,充分利用网络,网络资源,异构的,多用户,多任务,边缘计算网络,时延,计算任务卸载,联合优化,系统能耗,基站,密集部署,干扰问题,频带,分机,非正交多址技术,升上,行频,频谱利用率,目标优化问题,整数,自适应遗传算法,资源分配算法,超密集异构网,频谱划分
AB值：
0.34391
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