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基于混合粒子群算法的计算卸载成本优化

Computation Offloading Cost Optimization Based on Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm

作     者:周天清 曾新亮 胡海琴 ZHOU Tianqing;ZENG Xinliang;HU Haiqin

作者机构:华东交通大学信息工程学院南昌330013 

出 版 物:《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期:2022年第44卷第9期

页      面:3065-3074页

核心收录:

学科分类:080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术(可授工学、理学学位)] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

基  金:国家自然科学基金(61861017,61861018,61961020,62171119) 国家重点研究开发计划(2020YFB1807201) 

主  题:超密集异构网络 边缘计算 资源分配 粒子群算法 遗传算法 

摘      要:为了满足用户日益增长的计算密集型和时延敏感型服务需求,同时最小化计算任务的处理成本,在时延约束下,该文针对超密集异构边缘计算网络,构建了有关任务卸载、无线资源管理、计算资源块分配的联合优化问题。考虑到所规划的问题具有非线性和混合整数的形式,且为满足约束条件及提升算法收敛速率,通过改进分层自适应搜索(HAS)算法设计了混合粒子群优化(HPSO)算法来求解所提出的问题。仿真结果表明,HPSO算法明显优于现有算法,能有效降低任务处理成本。

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