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申请/专利权人：东莞理工学院
摘要：本发明公开了一种基于细菌觅食算法的移动边缘计算任务卸载方法，其步骤包括：S1、构建多对多边缘计算卸载模型；S2、建立边缘服务器和移动设备的时延模型与能耗模型；S3、以边缘服务器和移动设备上最长时延作为系统的总时延，以总能耗作为系统能耗，加权获得系统优化总目标，利用改进细菌觅食算法求得系统最优目标并获得最优卸载结果；S4、修改细菌觅食算法的三层循环嵌套结构，并将细菌觅食算法改为趋化与迁徙并行的单层循环架构，并使用改进的细菌觅食算法不断迭代更新细菌位置并获得最佳的卸载策略和系统优化目标。该方法能够保证系统中所有的移动设备都能将计算任务合理的卸载到边缘服务器或者本身上进行处理，以降低系统时延与能耗。
主权项：1.一种基于细菌觅食算法的移动边缘计算任务卸载方法，其特征在于，包括有以下步骤，具体的：步骤S1、在智慧车间场景下，构建基于多移动设备、多计算任务、多边缘服务器的多对多边缘计算卸载模型；步骤S2、初始化移动设备、边缘服务器的相关参数，并依据相关参数建立边缘服务器和移动设备的时延模型与能耗模型；步骤S3、边缘服务器、移动设备均具有计算能力，每个移动设备所产生的计算任务可以卸载到边缘服务器进行计算或者在移动设备本身进行计算，以边缘服务器和移动设备上最长时延作为系统的总时延，以总能耗作为系统能耗，加权获得系统优化总目标，利用改进细菌觅食算法求得系统最优目标并获得最优卸载结果；步骤S4、修改细菌觅食算法的三层循环嵌套结构，并将细菌觅食算法改为趋化与迁徙并行的单层循环架构，趋化过程中引入基于相对位置移动的策略和Dropout策略，在迁徙操作中引入基于高斯分布确定方向的迁徙策略，并使用改进的细菌觅食算法不断迭代更新细菌位置并获得最佳的卸载策略和系统优化目标；其中，在使用改进的细菌觅食算法不断迭代更新细菌位置并获得最佳的卸载策略过程中，其步骤包括有：步骤S41、设置算法中的细菌种群以及对相关参数进行初始化；步骤S42、经过多次的迭代，不断更新每次寻优中的细菌位置，最终找出具有最佳适应度值的细菌位置，代入到通过步骤S1搭建好的计算卸载系统模型中，得到最佳的卸载策略。
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百度查询： 东莞理工学院 一种基于细菌觅食算法的移动边缘计算任务卸载方法
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