电讯技术

作者：徐永杰,李晖,兰松,徐文校,于心远,杨山山

单位：(1.南京信息工程大学 电子与信息工程学院，南京 210044;2.无锡学院 电子信息工程学院，江苏 无锡 214105)

关键词：动边缘计算(MEC)；任务卸载；多边缘协作；免疫粒子群算法；合作成本；

基金：国家自然科学基金资助项目（61661018）;江苏省基础研究计划青年基金项目（BK20210064）

当前，多数任务卸载策略只考虑单边缘或者“物-边-云”的卸载方式，而没有对异地边缘服务器的资源进行充分利用。针对上述问题，提出了一种多边缘协作的网络架构，该架构中的任务可以选择在本地执行、本地服务器执行、异地服务器执行或者在云端执行。分别对4种执行方法的时延和能耗的加权求和建立数学模型。在传统的任务属性中引入新变量——终端所能承受的最大合作成本，以便吸引更多的异地边缘服务器积极协作完成终端任务的计算。针对传统的粒子群算法容易早熟和陷入局部最优的缺点，采用免疫粒子群优化算法(Immune Particle Optimization,IPSO)来对优化目标进行求解。仿真结果表明，与本地卸载策略、免疫算法(Immune Algorithm,IA)和粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法相比，所提任务卸载策略的总代价分别减少了66.7%，54%和45.5%，可以提高任务的执行效率，有效地减少系统的总代价。

来源：2023年第11期

《电讯技术》期刊编辑部

查看电讯技术杂志2023年第11期