基于差分进化搜索的边边协同计算任务卸载算法

摘要：边缘算力网络（Edge Computing Power Network， EdgeCPN）作为一种新的计算范式，能够根据不同的任务需求灵活调度CPN中的碎片化计算资源，以实现面向大规模终端场景的高效计算任务卸载。文中设计了基于边边协同的移动设备计算任务卸载模型，将EdgeCPN中的任务卸载分为边缘计算资源池的构建和端边资源分配两个阶段，进而提出了基于最优成本计算资源池的差分进化搜索方案，实现任务卸载总延迟的最小化。首先根据用户预算选择出最优成本的计算资源池子集，然后基于资源池的可用计算资源，以最小化总延迟为目标，使用差分进化算法共同优化移动设备任务卸载决策，为每个终端的计算任务找到相应的服务器。仿真结果表明该方案显著提高了 EdgeCPN中计算资源调度性能的效率和稳定性。

关键词：算力网络；任务卸载；资源分配；边缘服务器协同

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