基于改进灰狼优化算法的车联网边缘计算卸载方案

张光华; 赵宇; 卢为党

doi:10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.05.027

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (05) : 944 -952. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.05.027

基于改进灰狼优化算法的车联网边缘计算卸载方案

张光华, 赵宇, 卢为党

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摘要

为解决算力有限的车联网无法承担大量实时任务计算的问题，利用移动边缘计算技术(MEC:Mobile Edge Computing)将车辆任务卸载到边缘服务器进行计算，同时提出了一种基于改进灰狼算法(I-GWO:Improved Grey Wolf Optimizer)的车辆任务整体卸载的时延和能耗联合优化方案。首先，确立以计算时延、能耗以及边缘服务器计算资源为约束的计算卸载模型，并提出一个以最小化系统总消耗为目标的卸载优化问题；其次，对灰狼算法(GWO:Grey Wolf Optimizer)进行改进，提出I-GWO算法，并利用该算法求解优化问题。仿真结果表明，所提方案能有效降低系统总消耗，且I-GWO的收敛性能相对于GWO有很大提升。