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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065
出 版 物:《计算机系统应用》 (Computer Systems & Applications)
年 卷 期:2025年第34卷第2期
页 面:264-271页
学科分类:080904[工学-电磁场与微波技术] 12[管理学] 0809[工学-电子科学与技术(可授工学、理学学位)] 08[工学] 0810[工学-信息与通信工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0835[工学-软件工程] 081001[工学-通信与信息系统] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:重庆市自然科学基金创新发展联合基金(中国星网)(CSTB2023NSCQ-LZX0114) 重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxmX0454)
主 题:移动边缘计算 无人机 任务卸载 依赖性任务 二进制灰狼优化算法
摘 要:在任务计算密集型和延迟敏感型的场景下,无人机辅助的移动边缘计算由于其高机动性和放置成本低的特点而被广泛研究.然而,无人机的能耗限制导致其无法长时间工作并且卸载任务内的不同模块往往存在着依赖关系.针对这种情况,以有向无环图(direct acyclic graph,DAG)为基础对任务内部模块的依赖关系进行建模,综合考虑系统时延和能耗的影响,以最小化系统成本为优化目标得到最优的卸载策略.为了解决这一优化问题,提出了一种基于亚群、高斯变异和反向学习的二进制灰狼优化算法(binary grey wolf optimization algorithm based on subpopulation,Gaussian mutation,and reverse learning,BGWOSGR).仿真结果表明,所提出算法计算出的系统成本比其他4种对比方法分别降低了约19%、27%、16%、13%,并且收敛速度更快.