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基于移動(dòng)邊緣計算環(huán)境下的服務(wù)緩存和任務(wù)調度聯(lián)合優(yōu)化算法
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海南省氣象信息中心

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國家自然科學(xué)基金(41775011),海南省氣象局科技創(chuàng )新項目(HNQXSJ202118)


A Joint Optimization Algorithm of Service Cache and Task Scheduling Based on Mobile Edge Computing Environment
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    摘要:

    在移動(dòng)邊緣計算中,在資源有限的邊緣設備上對服務(wù)緩存和任務(wù)執行進(jìn)行合理的決策能夠大幅度地提高卸載效率和減少應用程序的處理時(shí)延。針對邊緣計算環(huán)境下服務(wù)緩存與任務(wù)卸載決策問(wèn)題,建立網(wǎng)絡(luò )模型和服務(wù)緩存模型,定義關(guān)聯(lián)的邊緣設備、協(xié)作的邊緣設備任務(wù)執行時(shí)延及遠端云數據傳輸和任務(wù)執行的時(shí)延,提出一種聯(lián)合優(yōu)化算法來(lái)求解任務(wù)執行時(shí)延約束條件下的服務(wù)緩存決策最優(yōu)解。該算法采用粒子群優(yōu)化Particle Swarm Optimization(PSO),將移動(dòng)用戶(hù)的任務(wù)按照整數編碼,優(yōu)化任務(wù)處理時(shí)延適應度和粒子速度更新,縮短任務(wù)延遲時(shí)間。仿真實(shí)驗結果表明,聯(lián)合優(yōu)化算法取得相比其他策略完成時(shí)間更少且能適應大規模任務(wù)調度的效果。

    Abstract:

    Making reasonable decisions for service cache and task execution on edge devices with limited resources in the mobile edge computing can greatly improve the unloading efficiency and reduce processing delay of applications. With defining the task execution delay of associated edge devices, cooperative edge devices and remote cloud, a joint optimization algorithm was proposed by establishing a network model and service cache model to solve the optimal solution of service caching decision under the constraint of task execution delay on the problem of service cache and task unloading decision. The algorithm with PSO used integer encoding of mobile users’ tasks, optimization of task processing delay fitness and particle velocity updating to shorten the task delay time. The simulation results showed that the algorithm can obtain less completion time in the large-scale task scheduling than other strategies.

    參考文獻
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    引證文獻
引用本文

杜建華,王立俊,謝寒生,趙卓寧,王雙雙.基于移動(dòng)邊緣計算環(huán)境下的服務(wù)緩存和任務(wù)調度聯(lián)合優(yōu)化算法計算機測量與控制[J].,2022,30(5):238-242.

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  • 收稿日期:2022-02-17
  • 最后修改日期:2022-03-12
  • 錄用日期:2022-03-14
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2022-05-25
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