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摘要:
车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求.针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC (mobile edge computing)服务器的基站群协作计算卸载模型.并提出基于凸优化的改进烟花算法(improved fireworks algorithm based on convex opti-mization,CVX-FWA)来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配.仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置.
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文献信息
篇名 基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 移动边缘计算 卸载决策 资源分配 烟花算法 凸优化
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 国民经济仿真|National Economy Simulation
研究方向 页码范围 354-365
页数 12页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0700
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研究主题发展历程
节点文献
移动边缘计算
卸载决策
资源分配
烟花算法
凸优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
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35
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