多设备多任务场景下基于改进粒子群优化的计算卸载策略

在移动边缘计算网络中，针对多用户场景下本地设备上多个计算密集型任务的计算卸载问题，为获得最优的任务卸载决策和资源分配方案，提出了一种基于改进粒子群优化的计算卸载策略。首先，综合考虑时延和能耗相关的计算卸载总代价以及服务器任务均衡，通过本地设备的剩余能量和充电状态信息自适应调整时延与能耗权重，以最小化系统总代价为目标，建立多用户、多任务、多服务器的计算卸载模型。然后，使用改进粒子群优化算法来求解该问题，最终获得最优的任务卸载决策和资源分配方案。仿真结果表明，该方案相对于基于遗传算法的卸载方案，能够减小20%系统代价。