移动边缘计算场景下双时间尺度在线服务迁移方法

1

作者 王海艳 张家豪 骆健 《通信学报》 北大核心 2025年第9期127-140,共14页

在移动边缘计算(MEC)场景中,针对不同任务计算时长的差异性,提出了一种双时间尺度在线服务迁移(TOSM)方法。基于时间尺度将服务迁移问题分层优化,针对长时任务,设计在线拍卖机制,激励系统实时调度资源并结合能耗成本动态调整决策,在宏... 在移动边缘计算(MEC)场景中,针对不同任务计算时长的差异性,提出了一种双时间尺度在线服务迁移(TOSM)方法。基于时间尺度将服务迁移问题分层优化,针对长时任务,设计在线拍卖机制,激励系统实时调度资源并结合能耗成本动态调整决策,在宏观尺度上优先确定长时任务的执行时隙与资源分配策略。针对短时任务,在微观尺度上循环求解凸优化模型,确保快速响应。通过理论分析和仿真实验验证TOSM方法在系统效用、平均时延和能耗等方面优于现有方法,且满足拍卖的真实性与个体理性,为MEC场景下服务迁移问题提供了高效、经济的解决方案。 展开更多

关键词 移动边缘计算 服务迁移 双时间尺度 拍卖算法 动态资源分配

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云边协同环境下面向负载时间窗口的无服务器应用资源分配方法

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作者 张铭豪 肖博怀 +1 位作者 郑松 陈星 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期336-345,共10页

随着云边协同环境中的计算需求日益多样化,以虚拟机为最小资源粒度的传统计算架构暴露出灵活性不足、成本效益低下等问题。无服务器计算作为一种具有出色扩展性与灵活性的新兴计算架构,为解决上述问题提供了新的思路。针对云边协同环境... 随着云边协同环境中的计算需求日益多样化,以虚拟机为最小资源粒度的传统计算架构暴露出灵活性不足、成本效益低下等问题。无服务器计算作为一种具有出色扩展性与灵活性的新兴计算架构,为解决上述问题提供了新的思路。针对云边协同环境下面向负载时间窗口的无服务器应用资源分配问题,提出了一种规则引导下基于协同进化算法的无服务器应用资源分配方法RARCA。该方法考虑某资源调整时刻及未来一段时间的工作负载情况,运用规则引导的分布式资源更新机制,实现计算资源的动态分配与调整。同时,协同进化机制的信息共享与协同优化能力,使得算法能够高效搜索全局最优的资源分配方案,显著提升了整体资源分配方案的实时性和有效性。实验结果表明,RARCA能够以秒级的决策时间获得更优质的资源分配方案,相比基准方法,在资源分配的性能上提高了2.8%~14.5%。 展开更多

关键词 云边协同 资源分配 负载时间窗口 无服务器计算 协同进化算法

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基于VIKOR的拥塞控制动态负载均衡算法

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作者 吴迪 张上 +2 位作者 张卓 陈开奇 郑门华 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第10期2827-2833,共7页

针对当今互联网对高并发处理能力、资源利用率等性能指标期望日益提高的问题。在微服务的基础上提出一种改进VIKOR的动态权重负载均衡算法。对响应请求进行了研究与优先排序,分析并提出响应权重;进行了集群性能指标对负载影响的调查,设... 针对当今互联网对高并发处理能力、资源利用率等性能指标期望日益提高的问题。在微服务的基础上提出一种改进VIKOR的动态权重负载均衡算法。对响应请求进行了研究与优先排序,分析并提出响应权重;进行了集群性能指标对负载影响的调查,设计一种VIKOR模型以多标准决策计算出服务器综合指标;同时分析了拥塞控制(TCP)下AIMD原理与思想,结合两者从而更合理地进行资源分配。最大化利用集群资源。通过实验结果表明,在微服务集群高并发场景下,响应时间与并发连接以及吞吐量等方面,算法均在一定程度上优于当前主流算法。 展开更多

关键词 负载均衡 微服务 高并发 模型计算 多准则决策分析算法 动态权重 资源分配

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多粒度协同演化的病毒传播控制资源分配方法

4

作者 史宣莉 陈伟能 +1 位作者 宋安 赵甜芳 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第8期2043-2060,共18页

基于分而治之的思想,提出了多粒度协同演化的病毒传播控制资源分配方法(multigranularity cooperative coevolution,MGCC)。根据人类社交网络结构特征,将网络按照不同分解粒度分解为不同规模的子网络;设计了一种基于贡献度的分解粒度选... 基于分而治之的思想,提出了多粒度协同演化的病毒传播控制资源分配方法(multigranularity cooperative coevolution,MGCC)。根据人类社交网络结构特征,将网络按照不同分解粒度分解为不同规模的子网络;设计了一种基于贡献度的分解粒度选择策略,用历史档案记录不同分解粒度对问题优化的贡献度,并根据优化状态选择合适分解粒度;设计了基于投影的约束修复策略,保证解的可行性。结果表明:MGCC算法可以将复杂的社交网络结构分解,并结合不同演化算子协同解决资源分配问题,可以提高演化算子对解决病毒传播控制资源分配问题的有效性。 展开更多

关键词 病毒传播控制 网络传播 协同演化 演化计算 资源分配

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深度强化学习引导的多种群协同进化超多目标优化算法

5

作者 许莹 刘佳 +2 位作者 陈斌辉 刘益萍 刘志中 《计算机学报》 北大核心 2025年第10期2371-2405,共35页

超多目标优化问题因高维决策空间与复杂计算成本等特点而极具挑战。作为求解方法之一,多种群协同进化算法通过协同机制在求解此类问题时有较好的效果,但仍存在计算成本高、搜索效率低等局限性。近年来,强化学习因其卓越的决策能力被引... 超多目标优化问题因高维决策空间与复杂计算成本等特点而极具挑战。作为求解方法之一,多种群协同进化算法通过协同机制在求解此类问题时有较好的效果,但仍存在计算成本高、搜索效率低等局限性。近年来,强化学习因其卓越的决策能力被引入进化算法框架,成为提升算法性能的关键技术。因此,本文提出了一种深度强化学习引导的多种群协同进化超多目标优化算法DQNMaOEA,用于求解复杂的超多目标优化问题。为了有效引导大规模决策空间的搜索,提高算法在高维目标空间的搜索能力,本文提出了一种基于深度强化学习模型的自适应子种群选择方法,通过强化学习与环境进行交互选择具有更高潜力的子种群,然后与基于效用值选择的子种群进行协同进化,产生具有更优多样性与收敛性的子代解。此外,为了降低计算成本,提高算法的搜索效率,本文进一步提出了一种自适应子种群计算资源分配策略,根据当前子种群对整个种群优化过程的效用值改进贡献,动态分配子种群的适应值评估次数。为了验证算法及相关策略的性能,本文在大量基准测试集问题及实际物流大规模超多目标车辆路径问题实例上,与现有的不同类型前沿算法进行了大量对比实验。实验分析表明,本文提出的算法在求解性能与解质量上显著优于大部分对比算法。具体表现为:在评估解收敛性与多样性的综合指标上,DQNMaOEA在80%以上的基准测试实例中取得最优结果,较现有最佳算法的平均性能指标提升达1.2~2.0倍。而在计算效率方面,算法的平均运行时间较对比算法降低约25%。特别地,在7个实际物流问题实例中,算法在解的性能指标上获得6项最优结果,且求解效率显著优于对比算法。这些结果充分验证了该算法在解质量、计算效率和实际应用潜力上的综合优势。 展开更多

关键词 超多目标优化 超多目标进化算法 自适应种群选择 自适应计算资源分配 强化学习

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基于深度强化学习的多无人机能量传输与边缘计算联合优化方法

6

作者 林绍福 陈盈盈 李硕朋 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期144-154,共11页

由于有限的机载资源和续航能力,无人机(UAV)在空中停留时间有限,无法长时间连续执行计算密集型任务。为了满足军事行动、紧急救援等连续作业场景中UAV的不间断任务执行需求,设计一种基于无线能量传输的多UAV边缘计算方法。采用一组具备... 由于有限的机载资源和续航能力,无人机(UAV)在空中停留时间有限,无法长时间连续执行计算密集型任务。为了满足军事行动、紧急救援等连续作业场景中UAV的不间断任务执行需求,设计一种基于无线能量传输的多UAV边缘计算方法。采用一组具备无线能量传输和移动边缘计算能力的大型无人机作为空中边缘能量服务器(AEES),为多个空中执勤UAV提供能量传输和边缘计算服务,以提高UAV的任务执行效率。通过联合UAV的三维位置、电量和任务量信息,建立多UAV能量与算力联合优化模型,并采用多智能体深度Q网络(MADQN)算法实现AEES服务位置点和能量发射功率智能化决策,以最大化固定服务时长内的系统吞吐量和能量传输效率,同时最小化能耗。仿真结果表明,所提出的MADQN方法有效地优化了AEES的服务位置和能耗,能够高效地为UAV提供算力、能量等资源。与启发式学习算法和贪婪算法等其他基线方法相比,明显提升了能量传输效益和系统吞吐量,同时保证了能量传输、能耗和吞吐量等多个优化目标的平衡。 展开更多

关键词 多无人机 动态资源分配 深度强化学习 无线功率传输 移动边缘计算

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基于动态服务缓存辅助的任务卸载方法

7

作者 张俊娜 王欣新 +2 位作者 李天泽 赵晓焱 袁培燕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1493-1500,共8页

针对服务缓存和任务卸载联合优化中,由于缺乏对用户服务请求多样性和动态性的综合考虑而导致的用户体验质量降低问题,提出一种基于动态服务缓存辅助的任务卸载方法。首先,针对边缘服务器执行缓存服务动作空间较大的问题,重新定义了动作... 针对服务缓存和任务卸载联合优化中,由于缺乏对用户服务请求多样性和动态性的综合考虑而导致的用户体验质量降低问题,提出一种基于动态服务缓存辅助的任务卸载方法。首先,针对边缘服务器执行缓存服务动作空间较大的问题,重新定义了动作,并筛选出最优的动作集合以提高算法训练的效率;其次,设计一种改进的多智能体Q-Learning算法学习最优的服务缓存策略;再次,将任务卸载问题转换为凸优化问题,利用凸优化工具获得最优解;最后,利用拉格朗日对偶法求得最优的计算资源分配策略。为了验证所提方法的有效性,基于真实数据集进行了充分的实验。实验结果表明,对比Q-Learning、双层深度Q网络(D2QN)以及多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)方法,所提方法的响应时间分别降低了8.5%、11.8%和12.6%,平均体验质量分别提高了1.5%、2.7%和4.3%。 展开更多

关键词 边缘计算 动态服务缓存 任务卸载 计算资源分配 服务多样性

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差分选择策略在复杂多目标优化问题中的研究 被引量：6

8

作者 郑金华 刘磊 +2 位作者 李密青 尹呈 王康 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期2123-2134,共12页

在多目标进化算法中,如何提高生成解的质量一直是研究的热点与难点.为解决以上问题,该算法从差分进化算法与计算资源分配策略2个方向进行了研究.根据多目标问题从决策空间到目标空间的映射关系以及差分进化算法基本原理,提出了一种基于... 在多目标进化算法中,如何提高生成解的质量一直是研究的热点与难点.为解决以上问题,该算法从差分进化算法与计算资源分配策略2个方向进行了研究.根据多目标问题从决策空间到目标空间的映射关系以及差分进化算法基本原理,提出了一种基于双种群的多目标差分选择策略.它利用2个种群来区分个体间收敛性差别,在调整差分参数以适应多目标算法特性的基础上,以收敛性差别为依据选择参与差分运算的个体,从而提高差分算法性能,加快子代个体收敛.另外,根据子代个体收敛速率的不同,动态调整计算资源的分配,进一步提高算法收敛性.与ε-MOEA和MOEA/D-DRA在一系列复杂的多目标优化问题上进行了对比实验,结果表明了所提策略的有效性. 展开更多

关键词 差分进化 选择策略 动态分配计算资源 多目标进化算法 复杂Pareto解集

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一种基于进化博弈论的云计算虚拟计算资源配置模型 被引量：12

9

作者 颉斌 杨扬 钟泽伟 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期75-79,共5页

目前针对云计算的资源配置策略研究多关注于云计算资源提供商状况,研究云计算资源提供商的虚拟资源调度管理策略,可以提高云计算资源的可靠性和资源利用率.本文针对云应用提供商,提出基于进化博弈论的自适应资源配置模型,以性能目标为... 目前针对云计算的资源配置策略研究多关注于云计算资源提供商状况,研究云计算资源提供商的虚拟资源调度管理策略,可以提高云计算资源的可靠性和资源利用率.本文针对云应用提供商,提出基于进化博弈论的自适应资源配置模型,以性能目标为进化博弈目标,通过该模型得到最优的资源分配策略.对比实验结果显示,本模型能有效减少资源的使用. 展开更多

关键词 云计算 资源调度 进化博弈论

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一种支持云计算虚拟资源分配的可信多需求拍卖机制 被引量：11

10

作者 张骥先 谢宁 +2 位作者 李伟东 岳昆 张学杰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期25-34,共10页

使用拍卖方式来进行资源分配可以使得资源提供商获得更大的收益,是云计算领域近年来研究的重点。但现有研究多是基于非可信、单资源、单需求的前提。该文提出一种基于拍卖方式的云计算虚拟资源分配和定价机制(VRAP)。这种机制的特点在于... 使用拍卖方式来进行资源分配可以使得资源提供商获得更大的收益,是云计算领域近年来研究的重点。但现有研究多是基于非可信、单资源、单需求的前提。该文提出一种基于拍卖方式的云计算虚拟资源分配和定价机制(VRAP)。这种机制的特点在于,用户在一次拍卖中可以提出多个资源需求。证明了在这种机制下,资源提供商可以获得较以往拍卖机制更大的收益,同时能够保证用户出价是可信的。进而在具体资源分配问题上,提出一种单调的启发式算法能够在很短时间内计算出分配结果,通过资源稀有度概念设计了再分配策略,可以保证云资源提供商的收益极大化;在支付价格计算算法设计中,基于临界值理论计算支付价格,从而保证机制的公平可信。在社会福利、执行时间、资源利用率等多个方面对VRAP进行了测试分析,取得了很好的效果。 展开更多

关键词 云计算 虚拟资源分配 多需求拍卖机制 社会福利 可信启发式算法

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基于效益博弈的云计算资源动态可协调分配策略研究 被引量：12

11

作者 李卫平 武海燕 杨杰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期57-61,共5页

在对用户的任务进行计算资源分配时,为了有效提高计算资源的利用效率,减少任务执行所需要的成本,提出了一种基于效益博弈的云计算资源动态可协调分配机制。该机制采用时间矩阵和费用矩阵作为任务效益的衡量指标,提出效益博弈模型,通过... 在对用户的任务进行计算资源分配时,为了有效提高计算资源的利用效率,减少任务执行所需要的成本,提出了一种基于效益博弈的云计算资源动态可协调分配机制。该机制采用时间矩阵和费用矩阵作为任务效益的衡量指标,提出效益博弈模型,通过该模型的效益计算方程来得到最好的资源分配策略。为了使得计算资源能够合理地按需进行分配,提出了动态可协调分配机制,在合理地分配资源,满足所有任务正常执行时所需资源的同时,最大化任务的执行效益。实验仿真及对比结果表明,在任务完成时间、任务执行的平均成本、任务完成成功率上,本文算法都取得了较好的效果。 展开更多

关键词 云计算 资源分配 效益博弈 动态可协调分配机制

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基于计算实验的农业科研机构科技资源配置结构效应研究 被引量：8

12

作者 杨传喜 王亚萌 +1 位作者 徐顽强 张俊飚 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2016年第22期19-27,共9页

以我国农业科研机构为研究对象,在分析农业科研机构科技资源配置结构的基础上,基于计算实验方法构建农业科研机构科技资源配置结构运行的系统动力学模型,并以1998—2014年农业科技资源数据对模型进行实证模拟。针对不同配置方案进行组... 以我国农业科研机构为研究对象,在分析农业科研机构科技资源配置结构的基础上,基于计算实验方法构建农业科研机构科技资源配置结构运行的系统动力学模型,并以1998—2014年农业科技资源数据对模型进行实证模拟。针对不同配置方案进行组合实验,仿真模拟在各种方案下产出表征变量论文和专利申请量的变化情况。研究发现,政府科技投入、农业科研机构科研人员薪酬对专利和论文产出具有显著正向作用,农业科研机构科研人员比例与结构调整、课题经费投向对论文和专利的产出较为敏感。据此,探究如何调整配置结构达到最优产出,以期为相关部门制定政策提供参考。 展开更多

关键词 农业科研机构 科技资源配置 结构效应 计算实验 系统动力学

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云计算中基于多目标优化的动态资源配置方法 被引量：7

13

作者 邓莉 姚力 金瑜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2396-2401,2408,共7页

目前,云平台的大多数动态资源分配策略只考虑如何减少激活物理节点的数量来达到节能的目的,以实现绿色计算,但这些资源再配置方案很少考虑到虚拟机放置的稳定性。针对应用负载的动态变化特征,提出一种新的面向多虚拟机分布稳定性的基于... 目前,云平台的大多数动态资源分配策略只考虑如何减少激活物理节点的数量来达到节能的目的,以实现绿色计算,但这些资源再配置方案很少考虑到虚拟机放置的稳定性。针对应用负载的动态变化特征,提出一种新的面向多虚拟机分布稳定性的基于多目标优化的动态资源配置方法,结合各应用负载的当前状态和未来的预测数据,综合考虑虚拟机重新放置的开销以及新虚拟机放置状态的稳定性,并设计了面向虚拟机分布稳定性的基于多目标优化的遗传算法(MOGANS)进行求解。仿真实验结果表明,相对于面向节能和多虚拟机重分布开销的遗传算法(GA-NN),MOGANS得到的虚拟机分布方式的稳定时间是GA-NN的10.42倍;同时,MOGANS也较好权衡了多虚拟机分布的稳定性和新旧状态转换所需的虚拟机迁移开销之间的关系。 展开更多

关键词 云计算 多目标优化 遗传算法 动态资源分配 虚拟机迁移

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仿真网格中资源分配的进化博弈研究 被引量：3

14

作者 李志洁 程春田 黄飞雪 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2914-2919,共6页

网格环境中用户的有限理性使得资源分配不能直接实现纳什均衡。针对网格用户理性的局限性,提出了一种基于进化博弈的网格资源分配策略,从动态角度来考察网格用户群体行为的演化过程。该策略先将网格环境中多用户竞争同一计算资源的问题... 网格环境中用户的有限理性使得资源分配不能直接实现纳什均衡。针对网格用户理性的局限性,提出了一种基于进化博弈的网格资源分配策略,从动态角度来考察网格用户群体行为的演化过程。该策略先将网格环境中多用户竞争同一计算资源的问题形式化为一个多人博弈;然后建立了用户之间的进化博弈模型,利用复制动态方程求得用户出价博弈的进化稳定策略;最后研究了不同情况下用户群体的进化稳定点和评估函数特性。仿真实验结果表明进化博弈方法能够通过反复博弈使得网格用户不断学习并调整策略,逐步达到进化稳定均衡,从而实现了网格资源的优化分配。 展开更多

关键词 网格 资源分配 进化博弈 有限理性 复制动态方程

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数据中心应用感知的动态资源配置研究 被引量：2

15

作者 黄纬 张建德 +1 位作者 彭焕峰 温志萍 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期322-328,共7页

面向云计算数据中心,该文研究了应用感知的动态资源配置及其实现方法。采用马尔科夫过程对应用进行建模,并计算各功能模式下资源需求的变化关系。以保证应用执行性能为前提,提出基于执行等待时间期望的资源评估算法。提出应用感知的动... 面向云计算数据中心,该文研究了应用感知的动态资源配置及其实现方法。采用马尔科夫过程对应用进行建模,并计算各功能模式下资源需求的变化关系。以保证应用执行性能为前提,提出基于执行等待时间期望的资源评估算法。提出应用感知的动态资源配置算法并和静态最大资源配置算法进行了对比实验。实验结果表明,在相同的应用负载下,该文算法相对于最大资源配置算法能够减少49%的物理机使用量;在给定同样的物理机数时,该文算法对应用请求的接受率比最大资源配置算法提高约45%。 展开更多

关键词 数据中心 应用感知 动态资源配置 云计算 马尔科夫过程 静态最大资源配置算法

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基于云计算的ACO-K中心点资源优化算法 被引量：2

16

作者 孟颖 罗可 +1 位作者 刘建华 姚丽娟 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第5期103-107,219,共6页

云计算是计算网络模型研究的热点领域,能实现几种资源共享和资源动态配置。然而,云计算中存储资源如何快速路由,减少动态负荷,兼顾全局负载平衡是有待解决的问题。ACO是一种仿生优化算法,具有健壮性强、智能搜索、全局优化、易与其他算... 云计算是计算网络模型研究的热点领域,能实现几种资源共享和资源动态配置。然而,云计算中存储资源如何快速路由,减少动态负荷,兼顾全局负载平衡是有待解决的问题。ACO是一种仿生优化算法,具有健壮性强、智能搜索、全局优化、易与其他算法结合等优点。K中心点算法是K均值的改进算法,鲁棒性强,不易受极端数据的影响。结合这两种算法的优点,提出一种基于云计算环境下的ACO-K中心点资源分配优化算法,得到最优的计算资源,提高云计算的效率。通过仿真验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 云计算 资源分配 K中心点算法 蚁群算法(ACO) 动态负荷

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基于混合思维进化计算的网格资源分配算法 被引量：2

17

作者 刘洋 苏德富 《计算机工程与科学》 CSCD 2007年第1期76-78,82,共4页

分布式、异构的网格环境中独立计算任务的有效调度是一个关键问题。由于在这样的环境中找到一个最优的调度是一个NP难问题,通常运用各种启发式算法来找到近似最优解。本文将思维进化计算和禁忌搜索算法结合起来,充分发挥各自的优势,并... 分布式、异构的网格环境中独立计算任务的有效调度是一个关键问题。由于在这样的环境中找到一个最优的调度是一个NP难问题,通常运用各种启发式算法来找到近似最优解。本文将思维进化计算和禁忌搜索算法结合起来,充分发挥各自的优势,并用实验证明了运用混合思维进化计算进行网格资源分配的有效性。 展开更多

关键词 网格 资源分配 思维进化计算 禁忌搜索

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基于动态定价组合反向拍卖的云工作流系统资源分配机制 被引量：1

18

作者 李学俊 陈千 +3 位作者 刘祥俊 钟云香 徐佳 朱二周 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期941-946,共6页

为了引入动态定价机制、动态调整资源价格以提高资源提供商的竞争力,将动态定价组合反向拍卖方法引入云工作流资源分配中,设计了适于云工作流系统的组合反向拍卖模型,提出动态定价组合反向拍卖算法。通过基因序列工作流Epigenomics进行... 为了引入动态定价机制、动态调整资源价格以提高资源提供商的竞争力,将动态定价组合反向拍卖方法引入云工作流资源分配中,设计了适于云工作流系统的组合反向拍卖模型,提出动态定价组合反向拍卖算法。通过基因序列工作流Epigenomics进行对比实验,结果表明固定价格时组合反向拍卖的时间费用之积和拍卖次数比反向拍卖分别平均降低60%和17%,组合反向拍卖中动态定价的时间费用之积比固定价格平均降低63%,资源利用率平均提高69%。 展开更多

关键词 云计算 云工作流系统 资源分配 动态定价 反向拍卖

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基于动力学演化算法的云任务与虚拟机分配策略研究 被引量：1

19

作者 徐星 魏波 +1 位作者 应伟勤 李元香 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第1期85-89,共5页

建立了云任务和虚拟机分配的数学模型,并将其转换成一个组合优化问题,利用改进的演化算法进行求解。算法中设计了两种编码方案,并根据这两种编码表示设计了杂交和变异算子,并引入了动力学选择机制让种群中的个体都有机会参与演化。采用... 建立了云任务和虚拟机分配的数学模型,并将其转换成一个组合优化问题,利用改进的演化算法进行求解。算法中设计了两种编码方案,并根据这两种编码表示设计了杂交和变异算子,并引入了动力学选择机制让种群中的个体都有机会参与演化。采用了两组实验数据进行测试,并和随机分配算法、顺序分配算法以及贪心分配算法进行比较。实验结果表明该演化算法获得的结果最优。 展开更多

关键词 演化算法 云计算 分配策略 动力学

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车载多接入边缘网络中联合资源分配和动态任务卸载方案 被引量：6

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作者 薛建彬 安悦 +1 位作者 关向瑞 安亚宁 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期61-69,共9页

针对车联网中车辆移动速度过快产生的任务卸载失败问题,设计了一个有效的任务卸载风险评估模型,并提出了联合资源分配的动态任务卸载方案。将时间、能耗和风险共同建模为系统效用,通过联合优化卸载决策、资源分配来最大化系统效用。优... 针对车联网中车辆移动速度过快产生的任务卸载失败问题,设计了一个有效的任务卸载风险评估模型,并提出了联合资源分配的动态任务卸载方案。将时间、能耗和风险共同建模为系统效用,通过联合优化卸载决策、资源分配来最大化系统效用。优化问题被公式化为混合整数非线性规划,在给定卸载决策的情况下,利用凸优化技术解决计算资源分配问题,功率分配通过分式规划技术来优化。仿真分析了车辆移动性对系统效用的影响,证明了所提方案的合理性。 展开更多

关键词 移动边缘计算 V2V通信 资源分配 动态任务卸载

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