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摘要：本发明公开了一种基于李雅普诺夫优化的能量收集与任务卸载方法，适用于由多个具备能量收集EH功能的移动设备和配备边缘服务器的基站组成的多访问边缘计算MEC系统。该方法包括建立一个综合任务计算模型、任务卸载和能量收集的系统模型，目的是最小化系统的总成本，该成本定义为总能耗与任务丢弃率的加权和。通过应用李雅普诺夫随机优化理论，将原始优化问题分解为多个独立的子问题。本发明进一步通过联合优化移动设备的本地处理CPU周期频率和任务卸载到服务器的传输功率，并应用遗传算法解决在多用户多服务器环境下的任务分配和卸载决策问题。该方法有效降低了移动设备的总开销，同时确保系统的能量队列稳定性。
主权项：1.一种基于李雅普诺夫优化的能量收集与任务卸载方法，应用于移动边缘计算任务卸载，其特征在于，包括以下步骤：基于由多个具有EH功能的移动设备和多个边缘服务器组成的MEC系统，分别建立任务计算模型、任务卸载模型、和能量收集模型；基于MEC系统的动态能量收集，构建一个以系统总能耗和任务丢弃率的加权和为目标的时间平均意义上的随机优化问题；通过引入李雅普诺夫队列稳定性来消除能量因果约束，并应用李雅普诺夫漂移加惩罚函数对原目标函数进行解耦，从而转化为多个独立的子优化问题；将上述子问题进一步划分为能量收集问题、CPU周期频率与传输功率问题以及任务卸载策略问题；在各时隙内，对所述CPU周期频率与传输功率问题进行求解，以确定最优的CPU周期频率和传输功率；应用遗传算法，通过选择、交叉和变异操作解决任务卸载策略问题，从而确定最优的任务卸载策略。
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百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于李雅普诺夫优化的能量收集与任务卸载方法
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