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摘要:一种基于实时钢轨检测的协同卸载时延优化方法及系统,方法将每个检测任务按比例进行分割并分配至本地、边缘端、云端,本地、边缘端、云端为所分配到部分按比例分配计算资源,以此构建分配模型;再基于分配模型构建本地处理模型、边缘端处理模型、云端处理模型;以最小化t1、t2、t3中的最大值为目标构建协同卸载时延优化模型,t1、t2、t3分别表示本地、边缘端、云端处理完分配到的所有检测任务的总时延;最后采用启发式算法求解协同卸载时延优化模型,输出最优延迟、所有检测任务的分配比例以及本地、边缘端、云端对于所有检测任务的计算资源分配比例。本发明能有效反映协同卸载任务处理的特点和减少整体时延。
主权项:1.一种基于实时钢轨检测的协同卸载时延优化方法,其特征在于:所述协同卸载时延优化方法包括:S1、获取多个检测任务,所述检测任务为高速摄像机拍摄到的一组铁路钢轨的图片;S2、将每个检测任务按比例进行分割并分配至本地、边缘端、云端,所述本地、边缘端、云端为所分配到部分按比例分配计算资源,以此构建分配模型;基于分配模型构建本地处理模型、边缘端处理模型、云端处理模型;S3、在分配模型、本地处理模型、边缘端处理模型、云端处理模型的基础上构建协同卸载时延优化模型;所述协同卸载时延优化模型的目标函数为:minmaxt1,t2,t3;上式中,t1、t2、t3分别表示本地、边缘端、云端处理完分配到的所有检测任务的总时延;maxt1,t2,t3表示t1、t2、t3中的最大值;S4、采用启发式算法求解协同卸载时延优化模型,获得全局最优解;所述全局最优解包括最优延迟、所有检测任务的分配比例以及本地、边缘端、云端对于所有检测任务的计算资源分配比例。
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百度查询: 中国矿业大学 一种基于实时钢轨检测的协同卸载时延优化方法及系统
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