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申请/专利权人：安徽工程大学

摘要：本发明提出一种改进混合蛙跳融合算法来解决多边多端的边缘卸载问题，首先针对初代种群适应度较低的现象，本发明使用一种部分贪婪初始化方法用来生成初代种群，并通过重复性实验验证了改进方法的有效性；其次，考虑到传统蛙跳算法缺乏对种群优良个体的局部搜索，基于和声搜索算法的原理，引入一种和声优化算子来增强本发明的算法的局部搜索能力，减少算法的迭代次数，提高算法的寻解效率。大量的仿真结果表明，本发明所提的ISFLA算法在解决多边多端的边缘卸载问题上效果明显，整体性能相比于传统SFLA算法以及其他启发式算法具备明显优势。

主权项：1.一种基于改进混合蛙跳算法的多终端多边缘任务卸载方法，包括以下步骤：Step1：算法相关参数初始化，参数包括青蛙种群大小I、荷叶数量L、边缘服务器数目N、终端数目M、音调微调概率PAR；Step2：根据式15进行部分贪婪初始化种群，对于任意第i位的非0决策信息的选择，满足公式15，其中e[0:i-1]为前i-1决策信息片段，F为评估函数，Fe[0:i-1]+αi＝minFe[0:i-1]+αj,αj∈Am15Step3：开始循环：Step4：按照青蛙位置的优劣将青蛙划分到不同荷叶群体中；Step5：依次选出每个群体中位置最劣质的青蛙A进行位置更新；Step5.1：青蛙A向着所处荷叶中位置最优质的青蛙B移动，依据公式17，其中，xA，j为青蛙A的第j个决策信息，如果新位置评估值更优，则替换旧位置信息，执行Step6，否则，执行Step5.2；xA，j＝xA，j+rand0，1*xB，j-xA，j17Step5.2：青蛙A向着所处荷叶中位置最优质的青蛙C移动，依据公式18，如果新位置评估值更优，则替换旧位置信息，执行Step6，否则，执行Step5.3；xA，j＝xA,j+rand0，1*xC，j-xA，j18Step5.3：青蛙A按照部分贪婪初始化方法重新生成一个位置信息，如果新位置评估值更优，则替换旧位置信息，否则不替换，执行Step6；Step6：依次选出每个群体中位置最劣质的青蛙A进行位置更新，对每个决策信息生成一个随机数rand，如果rand≤PAR，则替换为可卸载列表中的其他值；Step7：是否达到最大迭代次数？是，执行Step8；否则，迭代次数增加1，执行Step4；Step8：输出全局最优青蛙信息。

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百度查询： 安徽工程大学 一种基于改进混合蛙跳算法的多终端多边缘任务卸载方法