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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

63 篇 专利
2 篇 期刊文献

馆藏范围

65 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 1 篇 水利工程
- 1 篇 城乡规划学
1 篇 管理学
- 1 篇 公共管理

主题

2 篇 计算系统模型
1 篇 水环境
1 篇 总量控制
1 篇 河流纳污控制
1 篇 承载能力
1 篇 水质目标
1 篇 大汶河
1 篇 计算
1 篇 生态环境
1 篇 流域规划

机构

7 篇 重庆邮电大学
6 篇 南京邮电大学
4 篇 安阳师范学院
3 篇 东南大学
3 篇 同济大学
2 篇 华中科技大学
2 篇 上海红神信息技术...
2 篇 南方电网科学研究...
2 篇 湖北工业大学
2 篇 郑州大学
2 篇 重庆大学
2 篇 郑州海威光电科技...
2 篇 吉林大学
2 篇 上海海事大学
2 篇 华南理工大学
2 篇 东华大学
2 篇 南京理工大学
2 篇 广东工业大学
2 篇 哈尔滨工程大学
1 篇 中国人民解放军国...

作者

4 篇 董晨沛
4 篇 王怀辰
4 篇 刘家磊
3 篇 杜亚男
2 篇 江涛
2 篇 杜禹
2 篇 李俊杰
2 篇 王娟
2 篇 李壮壮
2 篇 朱红
2 篇 王世豪
2 篇 谢金典
2 篇 熊庆宇
2 篇 马靳鲜
2 篇 毛玉星
2 篇 蔡丽莎
2 篇 蒋溢
2 篇 张光林
2 篇 张世铂
2 篇 郝万明

语言

65 篇 中文

检索条件"主题词=计算系统模型"

共 65 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

排序：

基于分散计算环境的实时任务在线匹配方法及系统

基于分散计算环境的实时任务在线匹配方法及系统

引用

作者：周礼亮周国强张陆游熊蓉玲冉华明文成馀辛龙宇马预方祖应 610000 四川省成都市金牛区茶店子东街48号

本发明公开了一种基于分散计算环境的实时任务在线匹配方法及系统，其中方法包括以下步骤：构建分散计算系统模型以及任务匹配模型；获取任务及网络计算节点的偏好值：基于任务及网络计算节点的特性，分别获取任务对网络计算节点的偏好... 详细信息

标准号: CN117492985A

本发明公开了一种基于分散计算环境的实时任务在线匹配方法及系统，其中方法包括以下步骤：构建分散计算系统模型以及任务匹配模型；获取任务及网络计算节点的偏好值：基于任务及网络计算节点的特性，分别获取任务对网络计算节点的偏好值以及网络计算节点对任务的偏好值，形成偏好列表；获取多用户多任务多网络计算节点的最佳匹配方案：基于分散计算系统模型、任务匹配模型以及偏好列表，对任务及网络计算节点的匹配结果进行迭代更新直至收敛到稳定解，获得最佳匹配方案。本发明可在保障用户任务顺利执行的前提下实现任务与网络计算节点的运行稳定以及系统能耗最小。

关键词：网络计算偏好计算系统模型匹配模型最佳匹配保障用户迭代更新计算环境计算节点匹配结果系统能耗运行稳定在线匹配多网络多用户构建收敛

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任意合谋样式下的分布式双边安全矩阵问题的计算方法

任意合谋样式下的分布式双边安全矩阵问题的计算方法

引用

作者：康维姚宇成刘楠 211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

本文公开发明了一种任意合谋样式下的分布式双边安全矩阵问题的计算方法，包含了对双边安全矩阵计算系统模型的描述、矩阵计算的方案设计、线性规划模型的建立、求解参数的算法描述。给出了上传负载和下载负载的定义，并设计了矩阵计算... 详细信息

标准号: CN113360285B

本文公开发明了一种任意合谋样式下的分布式双边安全矩阵问题的计算方法，包含了对双边安全矩阵计算系统模型的描述、矩阵计算的方案设计、线性规划模型的建立、求解参数的算法描述。给出了上传负载和下载负载的定义，并设计了矩阵计算的方案，然后，建立了三个线性规划模型，求解了矩阵计算方案中的参数和分配向量，并把这个过程总结成了一个算法描述，完成了整个分布式双边安全矩阵计算问题的设计。这一方案可以用于任意合谋样式下的分布式双边安全矩阵问题，其上传负载和下载负载之间有一个权衡关系，用户节点可以根据具体的上传和下载负载的需求选择相应的参数进行计算。

关键词：安全矩阵矩阵计算上传下载线性规划模型算法描述样式计算系统模型方案设计求解参数需求选择用户节点求解向量分配

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一种基于物联网场景下的边缘计算卸载方法

一种基于物联网场景下的边缘计算卸载方法

引用

作者：岳文静李可陈志黄晓萍曹家澳 210000 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

本发明公开了一种基于物联网场景下的边缘计算卸载方法，属于物联网任务卸载技术领域，构建云边协同的物联网边缘计算系统模型；初始化边缘计算系统模型相关参数；针对云端和边缘服务器建立时延模型和能耗模型；根据移动设备卸载方式的... 详细信息

标准号: CN116827992A

本发明公开了一种基于物联网场景下的边缘计算卸载方法，属于物联网任务卸载技术领域，构建云边协同的物联网边缘计算系统模型；初始化边缘计算系统模型相关参数；针对云端和边缘服务器建立时延模型和能耗模型；根据移动设备卸载方式的不同构建系统效益函数；使用改进的麻雀搜索算法不断迭代更新麻雀位置并获得最佳的卸载策略和系统效益值。本方法引入正余弦算法思想提高算法跳出局部最优解的能力。引入Levy飞行策略和随机游走策略可以在搜索空间中全面地进行探索，保证系统模型中每个用户设备都能将任务卸载到云端或边缘服务器，提高系统效益，减少任务丢弃的比率。

关键词：物联网卸载计算系统模型边缘服务器任务卸载系统效益云端麻雀保证系统迭代更新飞行策略构建系统能耗模型搜索空间搜索算法算法思想随机游走相关参数效益函数移动设备用户设备初始化正余弦最优解引入构建时延算法丢弃协同跳出场景改进探索

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一种移动边缘计算中基于负载均衡的任务迁移方法

一种移动边缘计算中基于负载均衡的任务迁移方法

引用

作者：鲜永菊韩瑞寅谭文光汪洲 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种移动边缘计算中基于负载均衡的任务迁移方法；该方法包括：构建多用户多节点的移动边缘计算系统模型；基于移动边缘计算系统模型构建通信模型、任务计算模型、用户QoS模型和负载均衡模型；构... 详细信息

标准号: CN116390161A

本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种移动边缘计算中基于负载均衡的任务迁移方法；该方法包括：构建多用户多节点的移动边缘计算系统模型；基于移动边缘计算系统模型构建通信模型、任务计算模型、用户QoS模型和负载均衡模型；构建最大化最小用户QoS的优化问题；采用多智能体深度强化学习算法求解最大化最小用户QoS的优化问题，得到任务的卸载决策、迁移决策和功率分配决策；系统根据任务的卸载决策、迁移决策和功率分配决策进行任务迁移；本发明能有效降低任务执行时延、任务失败率和迁移率，并能够保证节点间负载分布均衡。

关键词：用户QoS 构建功率分配决策计算系统模型负载均衡任务迁移卸载决策优化问题最大化移动迁移强化学习算法移动通信技术多智能体负载分布任务计算任务执行通信模型多节点多用户迁移率求解时延决策均衡失败保证

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面向移动边缘计算的最大增益导向的信道分配方法

面向移动边缘计算的最大增益导向的信道分配方法

引用

作者：许威钱玉蓉 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

本发明公开了一种面向移动边缘计算的最大增益导向的信道分配方法，属于网络管理技术领域，在移动边缘计算系统模型中，研究信道分配策略对系统卸载时延和能耗的影响，并构建卸载优化问题，旨在最小化系统卸载损耗；计算每个用户的卸载... 详细信息

标准号: CN116367310A

本发明公开了一种面向移动边缘计算的最大增益导向的信道分配方法，属于网络管理技术领域，在移动边缘计算系统模型中，研究信道分配策略对系统卸载时延和能耗的影响，并构建卸载优化问题，旨在最小化系统卸载损耗；计算每个用户的卸载损耗，并确定每个用户的最佳信道；通过最大增益导向的分配策略在每一轮迭代中为具有最大卸载增益的用户分配信道，并将分配过的用户和信道从待分配用户集合和未被占用信道集合中删除，重复上述过程直至待分配用户集合为空；根据求得的用户信道分配策略，用户完成卸载。本发明的方法能够在降低实现复杂度的情况下获得较高的系统性能。

关键词：卸载用户集合最大增益分配计算系统模型网络管理技术信道分配策略用户分配信道用户信道分配最小化系统分配策略系统卸载系统性能信道分配信道集合优化问题最佳信道复杂度移动迭代构建时延信道能耗删除重复研究

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一种基于强化学习的边缘计算任务卸载方法

一种基于强化学习的边缘计算任务卸载方法

引用

作者：于银辉郭思宇程国豪田子玉 130012 吉林省长春市朝阳区南湖大路5372号

本发明公开了一种基于强化学习的边缘计算任务卸载方法，包括以下步骤：S1.建立边缘计算系统模型；S2.普通用户节点产生任务上报至SDN总控制器节点，根据用户任务情况，选择本地计算或卸载计算，在需要进行卸载计算时，通过强化学习方... 详细信息

标准号: CN114138373B

本发明公开了一种基于强化学习的边缘计算任务卸载方法，包括以下步骤：S1.建立边缘计算系统模型；S2.普通用户节点产生任务上报至SDN总控制器节点，根据用户任务情况，选择本地计算或卸载计算，在需要进行卸载计算时，通过强化学习方法训练后的SDN总控制器节点根据实时网络状态，频谱资源和计算资源，获得基于边缘节点网络状态的最优卸载策略并反馈至普通用户节点；S3.普通用户节点根据最优卸载策略将任务卸载给服务节点，服务节点执行分配到的计算任务，并将计算结果反馈至普通用户节点。本发明能够有效缓解计算资源紧张的问题。

关键词：用户节点卸载服务节点计算资源强化学习任务卸载总控制器计算系统模型反馈边缘节点频谱资源实时网络网络状态有效缓解上报分配

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一种多无人机辅助MEC系统部署卸载策略联合优化方法

一种多无人机辅助MEC系统部署卸载策略联合优化方法

引用

作者：余雪勇李元昊 210003 江苏省南京市栖霞区文苑路9号

本发明属于计算机无线通信的技术领域，公开了一种多无人机辅助MEC系统部署卸载策略联合优化方法，包括建立用于实时通信和数据传输的动态多无人机为多地面终端边缘计算系统模型；在给定无人机飞行轨迹的情况下，构建最优卸载策略；根... 详细信息

标准号: CN116980852A

本发明属于计算机无线通信的技术领域，公开了一种多无人机辅助MEC系统部署卸载策略联合优化方法，包括建立用于实时通信和数据传输的动态多无人机为多地面终端边缘计算系统模型；在给定无人机飞行轨迹的情况下，构建最优卸载策略；根据给定的无人机飞行轨迹和所述最优卸载策略下，构建地面终端卸载匹配决策；根据所述最优卸载策略和所述地面终端卸载匹配决策，优化多无人机轨迹。本发明提出的优化方法具有很好的收敛性，可以减少优化变量，优化三维无人机轨迹，更符合现实场景。

关键词：卸载地面终端无人机飞行优化构建匹配计算机无线通信计算系统模型策略联合实时通信数据传输系统部署现实场景优化变量收敛性决策三维

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一种移动边缘计算网络中的边缘计算节点选择方法

一种移动边缘计算网络中的边缘计算节点选择方法

引用

作者：李骏杜禹丁冉刘倩邢志超吴平阳赵熙唯桂林卿 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

本发明公开了一种移动边缘计算网络中的边缘计算节点选择方法。该方法为：首先建立移动边缘计算系统模型；然后设计通信模型和边缘计算模型；接着提出边缘计算节点选择问题模型以及目标函数；最后针对目标函数分别采用边缘计算节点选择... 详细信息

标准号: CN111193615B

本发明公开了一种移动边缘计算网络中的边缘计算节点选择方法。该方法为：首先建立移动边缘计算系统模型；然后设计通信模型和边缘计算模型；接着提出边缘计算节点选择问题模型以及目标函数；最后针对目标函数分别采用边缘计算节点选择算法进行计算，结合终端设备的社交特性、传输特性和计算特性，以追求社交福利最大化为目标进行边缘计算节点的分配。本发明在用户和基站的匹配中，提高了移动边缘计算的社交效益以及整个网络的社交福利。

关键词：计算节点目标函数移动计算系统模型选择问题模型传输特性计算模型计算网络通信模型选择算法整个网络终端设备最大化基站匹配分配

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含吞吐量预测的多用户多任务计算卸载方法、装置及介质

含吞吐量预测的多用户多任务计算卸载方法、装置及介质

引用

作者：陈芳炯廖正陶李小奇官权升 510641 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种含吞吐量预测的多用户多任务计算卸载方法、装置及介质，属于无线通信技术领域。其中方法包括：构建多用户多任务移动边缘计算系统模型；基于机器学习算法构建RSRP和上行吞吐量的第一预测模型；基于ARIMA模型构建时间... 详细信息

标准号: CN117177279A

本发明公开了一种含吞吐量预测的多用户多任务计算卸载方法、装置及介质，属于无线通信技术领域。其中方法包括：构建多用户多任务移动边缘计算系统模型；基于机器学习算法构建RSRP和上行吞吐量的第一预测模型；基于ARIMA模型构建时间序列上RSRP的第二预测模型；根据任务卸载及约束条件，以最小化所有用户设备最小能耗为目标构建任务卸载问题；根据构建的任务卸载问题求解出每个用户设备每个任务的卸载决策。本发明采用ARIMA模型综合历史RSRP对当前RSRP进行预测，使用预测的RSRP来预测上行吞吐量，为优化问题的约束条件以及任务卸载链路时延的计算提供精确的上行吞吐量值，实现高精度上行吞吐量预测及低功耗边缘计算。

关键词：上行吞吐量任务卸载构建预测用户设备预测模型约束条件多用户无线通信技术领域计算系统模型基于机器链路时延目标构建任务计算时间序列问题求解卸载决策学习算法优化问题最小能耗低功耗最小化卸载吞吐量移动

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一种物联网环境下的云边协同计算任务卸载方法

一种物联网环境下的云边协同计算任务卸载方法

引用

作者：蒋溢幸成熊安萍 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

本发明涉及边缘计算领域，具体涉及一种物联网环境下的云边协同计算任务卸载方法，该方法包括：构建物联网的协同计算系统模型，构建的协同计算系统模型包括设备层、边缘节点层和云节点层；模型的设备层、边缘节点层和云节点层；分别选... 详细信息

标准号: CN114301910B

本发明涉及边缘计算领域，具体涉及一种物联网环境下的云边协同计算任务卸载方法，该方法包括：构建物联网的协同计算系统模型，构建的协同计算系统模型包括设备层、边缘节点层和云节点层；模型的设备层、边缘节点层和云节点层；分别选取排队系统模型；根据协同计算系统模型构建所有任务的总完成时延期望函数；将最小总完成时延期望作为目标函数，采用位置参数优化蜜獾算法对目标函数进行求解，得到各排队系统需要调整的容量大小；根据各排队系统调整后的容量大小得到最优卸载策略，根据最优卸载策略进行任务卸载；本发明的卸载方法可以在任务的完成时延保持在较低水平，能够较好地应用于物联网环境下的云边协同计算场景，具有良好的经济效益。

关键词：协同计算系统模型完成时卸载物联网环境边缘节点目标函数排队系统任务卸载节点层设备层构建排队系统模型位置参数低水平构建物求解算法场景联网应用优化

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