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摘要：本发明公开了一种面向云边聚合计算的多决策计算任务优化卸载方法，包括：获取环境参数、任务参数以及本地服务器与云服务器之间的网络带宽信息；基于任务参数，为每个任务设置相应的层级；并将任务分配给应用程序，应用程序开始任务执行，判断应用程序的终止任务是否完成，并获取最优解。本发明将云服务器、边缘服务器与本地服务器中的资源整合，构建云边聚合计算框架模型，并针对细粒度式应用程序中各任务间存在的网络拓扑关系，对细粒度式应用程序的卸载过程建模，将任务划分层级，并对不同服务器上的计算任务合理分配计算资源，实现最小化应用程序的计算时间，提高系统吞吐量，使得系统的能量消耗与应用程序的计算时间达到平衡。
主权项：1.一种面向云边聚合计算的多决策计算任务优化卸载方法，其特征在于，包括：获取环境参数、任务参数以及本地服务器与云服务器之间的网络带宽信息；所述环境参数包括本地服务器的CPU算力、云服务器的CPU算力以及边缘服务器的CPU算力，所述任务参数包括本地服务器的最大同时处理任务数信息、云服务器最大同时处理任务数信息以及边缘服务器的最大同时处理任务数信息；基于所述任务参数，为每个任务设置相应的层级；所述为每个任务设置值相应的层级包括，获取细粒度式应用程序中各个任务的数据量、最大容忍时延、前置任务集合以及后置任务集合信息；将所述应用程序的起始任务设置为第一层级；从所述起始任务开始任务分级，基于应用程序的网络拓扑图，以层序遍历的顺序依次为各个任务设置相应的层级；对于应用程序中的第i个任务Vi，若Vi含有后置任务，暂定Vi后置任务集中的所有任务处于Vi的下一层级中；对于同一层级中的任务，将它们的后置任务暂时归为同一层级；对于同一层级中任意的两个任务Vi和Vj，若Vj在Vi的后置任务集中，将Vj置于下一层级；循环迭代，直至同层级中的任务间不存在连通路径；将完成层级设置的任务分配给应用程序，应用程序开始任务执行，判断应用程序的终止任务是否完成，并获取最优解。
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百度查询： 南京邮电大学 一种面向云边聚合计算的多决策计算任务优化卸载方法
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