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无人机辅助的服务缓存边缘计算最优计算卸载决策与资源分配
被引量：
4
1
作者
田贤忠
闵旭
周璐
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第7期1557-1562,共6页
边缘计算中利用无人机作为边缘节点进行动态部署,能够适应复杂的环境,大大提升边缘计算系统的性能.本文提出利用无人机辅助的服务缓存边缘计算最优计算卸载和资源分配策略.此策略在确定无人机3D位置和边缘服务器中服务的部署,以实现在...
边缘计算中利用无人机作为边缘节点进行动态部署,能够适应复杂的环境,大大提升边缘计算系统的性能.本文提出利用无人机辅助的服务缓存边缘计算最优计算卸载和资源分配策略.此策略在确定无人机3D位置和边缘服务器中服务的部署,以实现在时延约束下最小化能耗的目的.具体来说,首先,建立本地计算模型和MEC计算模型,计算出任务的处理时延和能耗;其次,在服务缓存、时延约束等条件下,建立最小化能耗的数学模型;最后,采用遗传算法框架对目标问题进行求解.求解过程采用双层优化方法,外层层将无人机3D位置和服务缓存方案放入基因编码,内层先利用贪心的思想确定资源分配,再将问题转化为整数线性规划问题进行求解.通过仿真证明了本文所提出算法的可行性和优越性.
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关键词
边缘计算
多无人机部署
服务缓存
卸载策略
资源分配
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题名
无人机辅助的服务缓存边缘计算最优计算卸载决策与资源分配
被引量：
4
1
作者
田贤忠
闵旭
周璐
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第7期1557-1562,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61672465,61772472)资助
浙江省自然科学基金项目(LY15F020027)资助。
文摘
边缘计算中利用无人机作为边缘节点进行动态部署,能够适应复杂的环境,大大提升边缘计算系统的性能.本文提出利用无人机辅助的服务缓存边缘计算最优计算卸载和资源分配策略.此策略在确定无人机3D位置和边缘服务器中服务的部署,以实现在时延约束下最小化能耗的目的.具体来说,首先,建立本地计算模型和MEC计算模型,计算出任务的处理时延和能耗;其次,在服务缓存、时延约束等条件下,建立最小化能耗的数学模型;最后,采用遗传算法框架对目标问题进行求解.求解过程采用双层优化方法,外层层将无人机3D位置和服务缓存方案放入基因编码,内层先利用贪心的思想确定资源分配,再将问题转化为整数线性规划问题进行求解.通过仿真证明了本文所提出算法的可行性和优越性.
关键词
边缘计算
多无人机部署
服务缓存
卸载策略
资源分配
Keywords
edge computing
multi-UAV deployment
service cache
computing offloading
resource allocation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
无人机辅助的服务缓存边缘计算最优计算卸载决策与资源分配
田贤忠
闵旭
周璐
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023
4
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