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申请/专利权人：江西理工大学

摘要：本发明涉及本地边缘云协作的多类型服务供应与资源分配方法及系统，该方法包括：构建面向本地边缘云服务供应的分布式系统架构，根据所述分布式系统架构对待服务目标进行感知和驱动，获取多类型服务部署方案；构建Alopex‑DE优化模型，基于所述Alopex‑DE优化模型对所述多类型服务部署方案进行迭代优化，获取最佳服务部署方案。本发明通过快速资源分配策略，激励本地设备、附近边缘服务器和远程云中心能够很好地相互配合，在考虑时延、资源和能耗的情况下优化多类型服务供应性能。

主权项：1.本地边缘云协作的多类型服务供应与资源分配方法，其特征在于，包括：构建面向本地边缘云服务供应的分布式系统模型，根据所述分布式系统模型对待服务目标进行感知和驱动，获取多类型服务部署方案；构建Alopex-DE优化模型，基于所述Alopex-DE优化模型对所述多类型服务部署方案进行迭代优化，获取最佳服务部署方案：步骤1.初始化种群：其中，均为迭代计数器下的种群，s1为多类型服务部署方案种群、s2为变异算子和交叉算子的协进化种群，G为迭代计数器，NP为种群规模，F为差分进化算法的变异算子；CR为差分进化算法的交叉算子，x为多类型服务部署方案；步骤2.目标函数表征：计算迭代计数器下的服务的目标函数值为： 其中，K为总的服务个数，k为第k个服务，η1和η2分别为与选定完成服务的节点的时延和能量参数的显著影响相关的权重因子，Tk为第k个服务的整个执行完成的时延，Ek为第k个服务整个执行完成所消耗的能量；步骤3.种群变异：其中，i为第i个个体，r1，r2为随机取得的不为i的个体，为个体i对应的变异算子，为变异后得到的新个体；步骤4.种群交叉：其中，为个体i对应的交叉算子；为交叉后得到的新个体；j为第j个设备，为第i个服务是否在第j个设备上执行；步骤5.种群选择：其中，为交叉后得到的新个体，为选出的下一代父种群，为当前父种群；步骤6.基于Alopex策略的参数自适应： 如果或则或如果或则或k1、k2为随机选择的个体；步骤7.基于Alopex策略的种群协同进化： 其中，为使用Alopex策略后得到的下一代父种群中的个体；步骤8.选择全局最优个体：其中，为全局最优个体；步骤9.若未完成最大迭代次数则重复执行步骤3-5，直至完成最大迭代次数；步骤10.获取所述最佳服务部署方案。

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百度查询： 江西理工大学 本地边缘云协作的多类型服务供应与资源分配方法及系统