ACO使能的边缘计算系统服务部署和计算任务卸载方法

摘要

随着物联网和5G的不断发展，用户对流畅体验感的需求日益迫切，对于数据传输速率、响应延迟和服务质量的要求不断提高.边缘计算范式能够使服务器更加接近用户和设备，更快地响应数据请求，提高网络的效率和可扩展性，从而提供更好的用户体验.在此基础上了，本文提出了一种多边缘计算服务器协同提供计算服务的网络系统模型，并定义了服务部署和计算任务卸载联合优化问题.针对该问题，提出了一种基于蚁群优化算法（Ant Colony Optimization,ACO）的服务部署和计算任务卸载联合优化问题解决策略.实验结果表明，相较于基准策略，所提出的策略能够显著降低任务完成时延和能耗，并有效提高网络的效率和可扩展性.

关键词

边缘计算 / 服务部署 / 任务卸载 / 蚁群优化算法

基金资助

国家自然科学基金项目（62072108）资助; 福厦泉国家自主创新示范区协同创新平台项目（2022FX5）资助; 福建省科技经济融合服务平台项目（2023XRH001）资助