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申请/专利权人：厦门理工学院

摘要：本发明提供了基于模拟退火的边缘计算卸载方法、装置、设备及介质，涉及模拟退火的边缘计算技术领域，本方法基于云‑边‑端（cloud‑edge‑local，CEL）网络模型，并通过优化模拟退火算法，以综合考虑能耗与时延的总成本最小化为目标。通过优化算法，得出的卸载策略和资源分配方案在总成本上优于其他策略方案。结果表明，这种算法在总成本优化方面效果显著，为云边端环境下的计算卸载策略和资源分配问题提供了有效的解决方案。

主权项：1.一种基于模拟退火的边缘计算卸载方法，其特征在于，包括：初始化初始温度、最低温度、最大迭代次数和退火降温系数，并定义记录卸载决策的矩阵A和记录资源分配的矩阵B，根据所述记录资源分配的矩阵B得到初始解、总成本、初始最优解和最优总成本；在预设的最大迭代次数内对所述初始最优解进行扰动处理，计算得到扰动后的原解和扰动后的新解，并比较原解对应的总成本函数和新解的总成本函数，根据比较结果接受新解或原解；比较当前温度和最低温度的大小，根据判断结果继续降低当前温度，或得到该卸载决策下对应的最优解；根据计算的每一卸载决策对应的最优解，得到最优分配方案；初始化初始温度、最低温度、最大迭代次数和退火降温系数，并定义记录卸载决策的矩阵A和记录资源分配的矩阵B，根据所述记录资源分配的矩阵B得到初始解、总成本、初始最优解和最优总成本，具体为：初始化初始温度、最低温度、最大迭代次数N和退火降温系数q；获取多个卸载决策，并遍历所有的卸载决策，得到记录卸载决策的矩阵A；根据卸载决策初始化记录资源分配的矩阵B，得到初始解，；计算所述初始解对应的总成本，并令初始最优解=所述初始解，记录所述初始最优解对应的最优总成本，最优总成本=总成本；所述最优总成本的计算公式为： 其中，、、为二进制变量，，，为第i个终端设备在本地执行任务所产生的时延，为第i个终端设备在本地执行任务所产生的能耗，为第i个终端设备对应任务卸载到边缘服务器计算处理所产生的总时延，为第i个终端设备对应任务卸载到边缘服务器计算处理所产生的总能耗，为第i个终端设备在云服务器第i个执行任务所产生的总时延，为第i个终端设备在云服务器第i个执行任务所产生的总能耗，、为偏好系数，，，。

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