典型文献
改进人工蜂群算法及其在边缘计算卸载的应用
文献摘要：
移动边缘计算(MEC)通过将算力下沉到网络边缘来降低计算时延和设备能耗.针对计算密集型和时延敏感型应用场景,提出了一种单多维动态种群策略的人工蜂群算法(OMABC)来实现计算任务的卸载.建立一个包含云服务器的边缘计算卸载模型,并构建一个以能耗为惩罚项的代价函数;将计算任务的卸载决策转化为人工蜂群算法对代价函数的寻优过程.通过仿真实验,在CEC 2017测试函数上验证了OMABC的有效性,并在边缘计算模型仿真中与本地卸载策略、随机卸载策略、基于粒子群算法(PSO)的卸载策略、基于人工蜂群算法(ABC)的卸载策略进行对比.实验结果表明,基于OMABC的边缘计算卸载策略能够有效降低MEC系统的时延及代价函数,提供更高效的服务.
文献关键词：
人工蜂群算法;移动边缘计算;计算卸载;多维更新;动态种群
中图分类号：
作者姓名：
章呈瑞;柯鹏;尹梅
作者机构：
武汉科技大学 计算机科学与技术学院,武汉 430065;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,武汉 430065
文献出处：
引用格式：
[1]章呈瑞;柯鹏;尹梅-.改进人工蜂群算法及其在边缘计算卸载的应用)[J].计算机工程与应用,2022(07):150-161
A类：
动态种群,OMABC,多维更新
B类：
改进人工蜂群算法,移动边缘计算,MEC,算力下沉,网络边缘,来降,时延,计算密集型,敏感型,多维动态,群策,一个包,云服务器,代价函数,卸载决策,决策转化,CEC,测试函数,模型仿真,真中,粒子群算法,PSO,计算卸载策略
AB值：
0.218556
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