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邓福康 (邓福康.) [1] | 许英豪 (许英豪.) [2] | 张建山 (张建山.) [3] | 陈星 (陈星.) [4] (Scholars:陈星)

Abstract:

随着物联网和5G的不断发展,用户对流畅体验感的需求日益迫切,对于数据传输速率、响应延迟和服务质量的要求不断提高.边缘计算范式能够使服务器更加接近用户和设备,更快地响应数据请求,提高网络的效率和可扩展性,从而提供更好的用户体验.在此基础上了,本文提出了一种多边缘计算服务器协同提供计算服务的网络系统模型,并定义了服务部署和计算任务卸载联合优化问题.针对该问题,提出了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的服务部署和计算任务卸载联合优化问题解决策略.实验结果表明,相较于基准策略,所提出的策略能够显著降低任务完成时延和能耗,并有效提高网络的效率和可扩展性.

Keyword:

任务卸载 服务部署 蚁群优化算法 边缘计算

Community:

  • [ 1 ] [陈星]福州大学计算机与大数据学院,福州 350116;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福州 350116
  • [ 2 ] [张建山]闽江学院计算机与控制工程学院,福州 350108;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福州 350116
  • [ 3 ] [许英豪]福州大学梅努斯国际工程学院,福州 350116
  • [ 4 ] [邓福康]福州大学计算机与大数据学院,福州 350116;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福州 350116

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Source :

小型微型计算机系统

ISSN: 1000-1220

Year: 2025

Issue: 2

Volume: 46

Page: 314-320

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