計(jì)算卸載作為移動邊緣計(jì)算（MEC）中降低時(shí)延與能耗的手段之一,通過合理的卸載決策能夠降低工業(yè)成本。針對工業(yè)生產(chǎn)線中部署MEC服務(wù)器后時(shí)延變長和能耗增高的問題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化（PSO）算法的計(jì)算卸載策略PSAO。首先,將實(shí)際問題建模為時(shí)延模型與能耗模型。由于是針對時(shí)延敏感型的應(yīng)用,因此將模型轉(zhuǎn)化為在能耗約束條件下的最小化時(shí)延問題,使用懲罰函數(shù)來平衡時(shí)延與能耗。其次,根據(jù)PSO算法優(yōu)化后得到計(jì)算卸載決策向量,通過集中控制的方式使每一個(gè)計(jì)算任務(wù)合理分配到對應(yīng)的MEC服務(wù)器。最后,通過仿真實(shí)驗(yàn),對比分析了本地卸載策略、MEC基準(zhǔn)卸載策略、基于人工魚群算法（AFSA）的卸載策略以及PSAO的時(shí)延數(shù)據(jù),PSAO的平均總時(shí)延遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他三種卸載策略,PSAO比原來系統(tǒng)總代價(jià)降低了20%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,PSAO策略能夠降低MEC中的時(shí)延,均衡MEC服務(wù)器的負(fù)載。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2020,40(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

多設(shè)備多MEC系統(tǒng)模型

圖2為不同能耗約束下不同卸載策略的系統(tǒng)總代價(jià)對比，設(shè)置設(shè)備數(shù)K=50,MEC服務(wù)器的個(gè)數(shù)N=10，每一項(xiàng)任務(wù)數(shù)據(jù)量大小Bi=3 Mb�？梢杂^察到，隨著能耗約束的增大，四種卸載策略系統(tǒng)總代價(jià)降低。當(dāng)能耗（單位：J）約束為0時(shí)，本地卸載策略的系統(tǒng)總代價(jià)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他三種卸載策略，這是由于本地設(shè)備處理任務(wù)將會產(chǎn)生較高的能耗；能耗約束為750 J時(shí)，本地卸載策略代價(jià)開始低于MEC基準(zhǔn)卸載策略，這是由于能耗約束的增大，模型對能耗約束的敏感度降低，因此需要選擇合適的能耗約束。PSAO卸載策略在不同的能耗約束下都優(yōu)于其他MEC基準(zhǔn)卸載策略和本地卸載策略，當(dāng)能耗約束大于750 J時(shí)，基于AFSA的卸載策略與PSAO卸載策略優(yōu)化效果相差不大。圖3對PSAO卸載策略的收斂性進(jìn)行評估，設(shè)置設(shè)備數(shù)K=50,MEC服務(wù)器的個(gè)數(shù)N=10，每一項(xiàng)任務(wù)數(shù)據(jù)量大小Bi=3 Mb，通過改變迭代次數(shù)來觀察所有任務(wù)的平均總時(shí)延。

圖3對PSAO卸載策略的收斂性進(jìn)行評估，設(shè)置設(shè)備數(shù)K=50,MEC服務(wù)器的個(gè)數(shù)N=10，每一項(xiàng)任務(wù)數(shù)據(jù)量大小Bi=3 Mb，通過改變迭代次數(shù)來觀察所有任務(wù)的平均總時(shí)延。由圖3可以觀察到，算法在前25次迭代過程中收斂較快，迭代50次后系統(tǒng)總代價(jià)保持不變，找到全局最優(yōu)解。PSAO具有很強(qiáng)的全局優(yōu)化能力，在算法的前期不斷尋找全局的最優(yōu)解，且在后期具有良好的全局搜索能力。PSO算法優(yōu)化后平均總時(shí)延從原來的303.33 ms降低至241.824 ms，并在后期迭代過程中保持不變，相比原來系統(tǒng)的總時(shí)延降低了20%。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]面向節(jié)能的移動邊緣計(jì)算的卸載策略研究[D]. 周曉敏.北京郵電大學(xué) 2019
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本文編號：3496973