典型文献
MEC联合资源分配与计算卸载的效益
文献摘要：
针对资源受限的移动边缘计算(MEC)卸载问题,提出一种基于遗传算法优化的卸载决策与计算资源分配方法(GAO).建立联合时延、能耗以及卸载费用的系统卸载效益模型,提出最小资源分配阈值;引入改进的遗传算法求解效益最大化问题,针对该问题提出一种两段式的染色体结构和遗传算子.进行仿真实验,对比分析随机卸载决策与平均计算资源分配、全部卸载决策与随机计算资源分配等4种策略,GAO均优于其它策略,提高了系统卸载效益.进行灵敏度分析,该方法在设备数量、传输功率等参数下均具有较好的性能.
文献关键词：
边缘计算;计算卸载;资源分配;效益最大化;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
杨锦霞;郭荣佐;陈芳莹
作者机构：
四川师范大学 计算机科学学院,四川 成都 610101
文献出处：
引用格式：
[1]杨锦霞;郭荣佐;陈芳莹-.MEC联合资源分配与计算卸载的效益)[J].计算机工程与设计,2022(02):384-390
A类：
B类：
MEC,合资,计算卸载,资源受限,移动边缘计算,遗传算法优化,卸载决策,计算资源分配,资源分配方法,GAO,时延,效益模型,小资,改进的遗传算法,效益最大化,两段式,遗传算子,灵敏度分析,传输功率
AB值：
0.32014
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