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空天地海一体化网络中的卸载及缓存协同决策: 1; 作者朱思峰张家旭 +5 位作者张宗辉郝志鹏乔蕊陈国强许蒙蒙朱海《西安电子科技大学学报》北大核心 2026年第1期143-161,共19页; 在空天地海一体化网络场景中,若任务卸载决策与缓存决策相互分离,则系统难以根据实时环境特征与任务需求做出最优决策,可能导致资源分配不合理、系统整体效率偏低等问题。针对空天地海一体化网络场景,结合海洋信道传播特性建立了海上及... 展开更多; 关键词空天地海一体化网络任务卸载及缓存协同决策多智能体优化算法命中率响应时间近端策略优化分布式马尔可夫决策; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种面向车载边缘计算基于服务缓存的任务协同卸载算法被引量：4: 2; 作者唐朝刚李召 +1 位作者肖硕吴华明《计算机学报》北大核心 2025年第4期864-876,共13页; 为充分利用边缘服务器的有限资源,提高应用服务的缓存效益,本文提出了以应用服务缓存为基础的协同卸载的车载边缘计算模型。在此基础上,以卸载任务的时延和能耗最小化为优化目标,展开对应用服务缓存和计算卸载问题的研究。将服务缓存、... 展开更多; 关键词车载边缘计算任务卸载应用缓存协作卸载深度强化学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

服务缓存约束下优化用户设备执行成本的任务卸载策略被引量：2: 3; 作者张俊娜陈家伟 +2 位作者鲍想刘春红袁培燕《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期275-281,共7页; 边缘计算通过在网络边缘侧提供更优的计算和存储能力,能够有效降低用户设备的执行时延和能耗。随着应用程序对计算和存储资源的需求越来越大,任务卸载作为消除用户设备固有限制的一种有效手段,成为了主要的研究热点之一。然而,在已有的... 展开更多; 关键词边缘计算任务卸载云边端协同服务缓存卸载策略优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向多边缘设备协作的任务卸载和服务缓存在线联合优化机制被引量：25: 4; 作者张秋平孙胜 +2 位作者刘敏李忠诚张曾琪《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1318-1339,共22页; 移动边缘计算通过在边缘设备上部署通信、计算、存储等资源,有效克服传统云计算存在的传输距离较长、响应时延过慢等问题,满足新兴的计算密集型和时延敏感型应用的服务需求.然而,移动边缘计算中存在边缘设备资源有限且多边缘设备间负载... 展开更多; 关键词移动边缘计算任务卸载服务缓存协同计算联合优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

智慧城市预警系统云边协同计算场景下的卸载决策优化被引量：1: 5; 作者朱思峰胡家铭 +1 位作者杨诚瑞柴争义《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1007-1015,共9页; 针对智慧城市预警系统存在的传感器设备(sensor device,SD)的计算与存储能力不足、预警数据处理实时性差等问题,基于边缘计算技术,提出了云边协同的城市预警系统任务卸载模型。该模型引入了云边协同缓存策略,并依次设计了时延模型、能... 展开更多; 关键词智慧城市预警系统云边协同任务卸载边缘缓存多目标优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名空天地海一体化网络中的卸载及缓存协同决策: 1; 作者朱思峰张家旭张宗辉郝志鹏乔蕊陈国强许蒙蒙朱海; 机构天津城建大学计算机与信息工程学院周口师范学院计算机学院河南大学计算机与信息工程学院河南工程学院计算机学院; 出处《西安电子科技大学学报》北大核心 2026年第1期143-161,共19页; 基金国家自然科学基金(62172457) 天津市自然科学基金(22JCZDJC00600) +1 种基金河南省科技攻关项目(242102210027)。; 文摘在空天地海一体化网络场景中,若任务卸载决策与缓存决策相互分离,则系统难以根据实时环境特征与任务需求做出最优决策,可能导致资源分配不合理、系统整体效率偏低等问题。针对空天地海一体化网络场景,结合海洋信道传播特性建立了海上及水下信道模型,提出了基于多智能体近端策略优化算法的任务卸载及缓存协同决策方案。该方案将协同决策NP-Hard问题转化为分布式马尔可夫决策过程,实现了环境分区管理。在各决策时隙中,系统通过感知所属区域环境与任务协同决策,并通过时延与缓存命中率加权奖励反馈优化整体环境状态评判。实验结果表明,相较于最近最少用(LRU)方案和最不经常使用(LFU)方案,所提方案的缓存效益分别提高了13.23%和12.52%,命中率分别提高了10.01%和2.16%;所提方案的缓存命中率与理论最优值仅相差1.05%。提示所提方案能有效提升系统灵活性及容错性、缩短任务响应时间以及提高缓存命中率,具有较好的应用前景。; 关键词空天地海一体化网络任务卸载及缓存协同决策多智能体优化算法命中率响应时间近端策略优化分布式马尔可夫决策; Keywords space-air-ground-ocean integrated network task offloading and caching collaborative decision-making multi-agent optimization algorithm hit rate response time proximal policy optimization distributed Markov decision-process; 分类号 U111 [交通运输工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种面向车载边缘计算基于服务缓存的任务协同卸载算法被引量：4: 2; 作者唐朝刚李召肖硕吴华明; 机构中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心天津大学应用数学中心; 出处《计算机学报》北大核心 2025年第4期864-876,共13页; 基金国家自然科学基金面上项目(62476276,62271486)资助。; 文摘为充分利用边缘服务器的有限资源,提高应用服务的缓存效益,本文提出了以应用服务缓存为基础的协同卸载的车载边缘计算模型。在此基础上,以卸载任务的时延和能耗最小化为优化目标,展开对应用服务缓存和计算卸载问题的研究。将服务缓存、任务卸载以及计算资源分配的联合优化建模为非线性整数规划问题。为降低求解难度,将原问题分解为服务缓存和计算卸载联合决策子问题以及边缘服务器计算资源分配子问题。其中,将服务缓存和计算卸载子问题建模为马尔科夫决策过程,并提出了一种基于深度强化学习的缓存卸载方案。仿真结果表明,相较于其它基准方法,本文提出的方案能够将优化目标值降低约7%,响应时延减少约12%,同时将缓存命中率提升约9%。; 关键词车载边缘计算任务卸载应用缓存协作卸载深度强化学习; Keywords vehicular edge computing task offloading service caching collaborative offloading deep reinforcement learning; 分类号 TN92 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名服务缓存约束下优化用户设备执行成本的任务卸载策略被引量：2: 3; 作者张俊娜陈家伟鲍想刘春红袁培燕; 机构河南师范大学计算机与信息工程学院河南师范大学智慧商务与物联网技术河南省工程实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期275-281,共7页; 基金国家自然科学基金(61902112,62072159) 广西密码学与信息安全重点实验室课题(GCIS202115)。; 文摘边缘计算通过在网络边缘侧提供更优的计算和存储能力,能够有效降低用户设备的执行时延和能耗。随着应用程序对计算和存储资源的需求越来越大,任务卸载作为消除用户设备固有限制的一种有效手段,成为了主要的研究热点之一。然而,在已有的任务卸载研究中,常常忽略不同类型的任务对服务需求的多样性以及边缘服务器服务缓存有限的情形,从而导致不可行的卸载决策。因此,在服务缓存约束下,研究了能够使得用户设备执行成本最优的任务卸载问题。首先设计了云服务器、边缘服务器和本地设备的协同卸载模型,用于平衡边缘服务器的负载问题,同时借助云服务器弥补边缘服务器有限的服务缓存能力。然后,提出了适用于云边端协同的任务卸载算法,优化用户设备的执行成本。当任务被卸载时,先采用改进的贪婪算法选择最佳的边缘服务器,再通过比较任务在不同位置上的执行成本,来确定任务的卸载决策。实验结果表明,所提算法相比对比算法能够有效降低用户设备的执行成本。; 关键词边缘计算任务卸载云边端协同服务缓存卸载策略优化; Keywords Edge computing task offloading Cloud-Edge-Device collaboration Service caching offloading strategy optimization; 分类号 TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向多边缘设备协作的任务卸载和服务缓存在线联合优化机制被引量：25: 4; 作者张秋平孙胜刘敏李忠诚张曾琪; 机构中国科学院计算技术研究所中国科学院大学; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1318-1339,共22页; 基金国家自然科学基金项目(61732017,61872028,62072436,62002346)。; 文摘移动边缘计算通过在边缘设备上部署通信、计算、存储等资源,有效克服传统云计算存在的传输距离较长、响应时延过慢等问题,满足新兴的计算密集型和时延敏感型应用的服务需求.然而,移动边缘计算中存在边缘设备资源有限且多边缘设备间负载不均衡的问题.为了解决上述问题,多边缘设备协作成为一种必然趋势.然而,多边缘设备协作面临任务卸载与服务缓存相互耦合、边缘设备的任务负载及资源状态随时空双维变化等两大挑战,极大增加了求解难度.针对上述挑战,提出一种面向多边缘设备协作的任务卸载和服务缓存在线联合优化机制,将任务卸载和服务缓存联合优化问题解耦为服务缓存和任务卸载2个子问题.针对服务缓存子问题,提出基于情景感知组合多臂赌博机的协作服务缓存算法;针对任务卸载子问题,设计基于偏好的双边匹配算法.仿真实验表明所提算法能够有效降低任务整体执行时延,同时实现边缘设备间负载均衡.; 关键词移动边缘计算任务卸载服务缓存协同计算联合优化; Keywords mobile edge computing task offloading service caching collaborative computing joint optimization; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名智慧城市预警系统云边协同计算场景下的卸载决策优化被引量：1: 5; 作者朱思峰胡家铭杨诚瑞柴争义; 机构天津城建大学计算机与信息工程学院天津工业大学计算机科学与技术学院; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1007-1015,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(61972456) 天津市自然科学基金资助项目(22JCZDJC00600)。; 文摘针对智慧城市预警系统存在的传感器设备(sensor device,SD)的计算与存储能力不足、预警数据处理实时性差等问题,基于边缘计算技术,提出了云边协同的城市预警系统任务卸载模型。该模型引入了云边协同缓存策略,并依次设计了时延模型、能耗模型和负载失衡度模型;将任务卸载问题转化为多目标优化问题,给出了一种基于MOEA/D算法的卸载决策方案,并通过对比实验进行了验证。实验结果表明:该卸载方案能够在保证总时延与总能耗较小的情况下使负载达到均衡,并且优于其他基准方案。; 关键词智慧城市预警系统云边协同任务卸载边缘缓存多目标优化; Keywords smart city early warning system cloud-edge collaborative task offloading edge cache multi-objective optimization; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	空天地海一体化网络中的卸载及缓存协同决策	朱思峰张家旭张宗辉郝志鹏乔蕊陈国强许蒙蒙朱海	《西安电子科技大学学报》北大核心	2026	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种面向车载边缘计算基于服务缓存的任务协同卸载算法	唐朝刚李召肖硕吴华明	《计算机学报》北大核心	2025	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	服务缓存约束下优化用户设备执行成本的任务卸载策略	张俊娜陈家伟鲍想刘春红袁培燕	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面向多边缘设备协作的任务卸载和服务缓存在线联合优化机制	张秋平孙胜刘敏李忠诚张曾琪	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2021	25	在线阅读下载PDF 职称材料
5	智慧城市预警系统云边协同计算场景下的卸载决策优化	朱思峰胡家铭杨诚瑞柴争义	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料