如何有效的解決云邊混合計(jì)算中的計(jì)算卸載問(wèn)題已逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。計(jì)算卸載問(wèn)題屬于NP-hard優(yōu)化問(wèn)題,標(biāo)準(zhǔn)蟻群優(yōu)化算法作為傳統(tǒng)的啟發(fā)式算法可以用來(lái)解決類(lèi)似計(jì)算卸載問(wèn)題,但是傳統(tǒng)蟻群優(yōu)化算法存在著諸多不足,針對(duì)這些不足對(duì)傳統(tǒng)蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行了改進(jìn),旨在得到時(shí)延優(yōu)化的計(jì)算卸載策略。針對(duì)單邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)和云服務(wù)器之間的協(xié)同計(jì)算進(jìn)行了研究,首先根據(jù)整體任務(wù)卸載模型進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模;然后根據(jù)各個(gè)數(shù)學(xué)模型利用改進(jìn)后的蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的蟻群優(yōu)化算法比傳統(tǒng)蟻群優(yōu)化算法收斂更快,其中改進(jìn)蟻群優(yōu)化算法在17次迭代后開(kāi)始收斂,傳統(tǒng)蟻群優(yōu)化算法在23次迭代后開(kāi)始收斂;并且使用改進(jìn)后的蟻群優(yōu)化算法調(diào)度任務(wù)與傳統(tǒng)蟻群優(yōu)化算法調(diào)度任務(wù)、任務(wù)只在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)執(zhí)行和任務(wù)全部卸載到云服務(wù)器上執(zhí)行進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明使用改進(jìn)后的蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行任務(wù)調(diào)度大大縮短了任務(wù)的完成時(shí)間,其中當(dāng)任務(wù)數(shù)量為50個(gè)時(shí),改進(jìn)蟻群算法執(zhí)行任務(wù)比上述3種方法分別大約短6 s,15 s,50 s。 

【文章來(lái)源】：電子測(cè)量技術(shù). 2020,43(09)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

計(jì)算卸載系統(tǒng)模型

根據(jù)上述參數(shù)實(shí)驗(yàn)仿真得到傳統(tǒng)蟻群算法與改進(jìn)后蟻群算法的收斂速度和任務(wù)執(zhí)行延遲對(duì)比圖,如圖2所示。通過(guò)上圖可以看出傳統(tǒng)蟻群算法在該場(chǎng)景下在23次開(kāi)始收斂,且任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間大約在30 s左右,而改進(jìn)后的蟻群優(yōu)化算法在17次便開(kāi)始收斂并且任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間在25 s左右;兩者比較可知改進(jìn)后的蟻群優(yōu)化算法收斂更快且部分提高了任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間。

不同任務(wù)數(shù)下的延遲大小

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3008491