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云边端协同移动群智感知中基于两阶段资源均衡的任务分配方法
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作者 王树豪 江海峰 +2 位作者 唐朝刚 商景杰 张寿军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第9期2071-2079,共9页
在集中式移动群智感知中,云平台负责任务分发和数据收集等全部过程.当面对各种实时应用场景的需求时,云平台将面临数据计算、存储以及通信压力.针对上述问题,本文结合云边端体系结构,设计了两阶段的任务分配策略,分析参与者资源状态对... 在集中式移动群智感知中,云平台负责任务分发和数据收集等全部过程.当面对各种实时应用场景的需求时,云平台将面临数据计算、存储以及通信压力.针对上述问题,本文结合云边端体系结构,设计了两阶段的任务分配策略,分析参与者资源状态对任务的影响,构建了资源评估模型.以最小化任务平均响应时间为优化目标,以资源均衡为约束,提出了基于两阶段资源均衡的任务分配方法.该方法首先提出基于资源占用率的边缘服务器资源均衡任务分配方法,为边缘服务器选择任务集,再提出基于改进蚁群算法的参与者资源均衡任务分配方法,通过边缘服务器和参与者之间的协作实现资源均衡.仿真实验结果表明,本文所提算法同其他算法相比具有良好的性能. 展开更多
关键词 移动群智感知 云边端协同 多任务分配 两阶段 资源均衡
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