论文摘要
针对用户集聚效应所造成的单个移动边缘计算(MEC)服务器负载过重的问题,本文提出了一个多MEC服务器协作计算框架,面向任务并发场景,基于任务的传输时间和计算时间消耗,建立了任务总处理时间最小化的目标函数,并提出一种定制的最大最小蚁群系统算法(CMMAS),实现了目标函数的优化,缓解了MEC服务器之间负载的不公平性,从而充分利用全局的计算资源。仿真结果表明,相比较其它算法,所提出的CMMAS算法任务总体时延最小,成功卸载率最高,且与贪婪算法相比,CMMAS算法避免了陷入局部最优。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 花德培,孙彦赞,吴雅婷,王涛
关键词: 移动边缘计算,协作计算,集聚效应,负载过重,并发
来源: 电子测量技术 2019年20期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 电信技术,自动化技术
单位: 上海大学通信与信息工程学院上海先进通信与数据科学研究院,上海大学通信与信息工程学院特种光纤与光接入网重点实验室
基金: 国家重点研发计划(2017YFE0121400),国家自然科学基金(61501289,61671011,61420106011)项目资助
分类号: TP18;TN929.5
DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1902981
页码: 137-142
总页数: 6
文件大小: 233K
下载量: 141
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