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摘 要:本发明涉及一种基于自适应遗传算法的任务卸载决策方法,属于移动边缘计算领域。通过针对单小区-多用户MEC场景下的计算任务卸载,设计系统总开销优化函数,并提出卸载决策的优化问题。由于该类问题是非线性限制的0-1规划问题,无法通过相应公式求解,但若使用枚举法求解,计算复杂度又过高,因此,需要使用启发式算法来求最优解。本发明采用一种自适应遗传算法,即交叉概率和变异概率能够随个体适应度函数自动改变,当种群各个适应度趋于一致或者趋于局部最优时,使交叉概率和变异概率二者增加、而当群体适应度比较分散时,使交叉概率和变异概率减少,从而防止算法进入局部最优解,更好地收敛于全局最优解,大大提高了算法的收敛速度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010393454.5 | 专利名称: | 一种基于自适应遗传算法的任务卸载决策方法 |
申请日: | 2020-05-11 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L12/24搜分类 计算机软件搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |