典型文献
移动边缘计算中的协同计算卸载策略
文献摘要：
针对单边缘服务器卸载时导致异地边缘服务器空闲状态下资源浪费问题,在远程云与多个边缘服务器联合卸载的方案下,提出一种基于改进混合粒子群算法的边缘云协同计算卸载策略(cross reorganization PSO,CRPSO).该卸载策略中以最小化系统总代价(时延和能耗的加权和)为目标建立模型,在粒子群算法中利用适应度对粒子进行优劣分组,通过引入遗传算法中的交叉思想对劣势组的粒子进行取优,由两层筛选机制优化原始种群中粒子,经过算法迭代实现任务的最优卸载策略.仿真结果表明,与Local-MEC算法、ECPSO算法和GCPSO算法相比,所提出的CRPSO算法的系统总代价最小,优化效果明显.
文献关键词：
移动边缘计算;计算卸载;边云协同;混合粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
李顺;葛海波;刘林欢;陈旭涛
作者机构：
西安邮电大学 电子工程学院,西安 710121
文献出处：
引用格式：
[1]李顺;葛海波;刘林欢;陈旭涛-.移动边缘计算中的协同计算卸载策略)[J].计算机工程与应用,2022(21):83-90
A类：
CRPSO,ECPSO,GCPSO
B类：
移动边缘计算,协同计算,计算卸载策略,单边,边缘服务器,异地,地边,空闲状态,资源浪费,程云,混合粒子群算法,边缘云,cross,reorganization,时延,加权和,建立模型,适应度,两层,筛选机制,机制优化,现任,最优卸载,Local,MEC,优化效果,边云协同
AB值：
0.29696
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