软件学报

作者：许斌，赵云凯，朱剑鸣，刘一川，李烜焘，孙雁飞，季一木

单位：许斌，南京邮电大学 物联网学院, 江苏 南京 21000311,赵云凯，南京邮电大学 计算机学院, 江苏 南京 21000302,朱剑鸣，南京邮电大学 物联网学院, 江苏 南京 21000303,刘一川，南京邮电大学 物联网学院, 江苏 南京 21000304,李烜焘，南京邮电大学 物联网学院, 江苏 南京 21000305,孙雁飞，南京邮电大学 物联网学院, 江苏 南京 21000306,季一木，南京邮电大学 计算机学院, 江苏 南京 21000307

关键词：移动边缘计算;不确定性任务;任务卸载;负载均衡;自适应

基金：国家自然科学基金(62172235);江苏省研究生实践创新计划(SJCX21_0301);中国博士后科学基金(2020M671552)

移动边缘计算场景中任务的不确定性增加了任务卸载及资源分配的复杂性和难度.鉴于此,提出一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法.首先,构建一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载模型,通过基于持续时间片划分的任务多批次处理技术应对任务的不确定性,并设计多设备计算资源协同机制提升对计算密集型任务的承载能力.其次,提出一种基于负载均衡的自适应策略选择算法,避免计算资源过度分配导致信道拥堵进而产生额外能耗.最后,基于泊松分布实现了对不确定任务场景模型的仿真,大量实验结果表明时间片长度减小能够降低系统总能耗.此外,所提算法能够更有效地实现任务卸载及资源分配,相较于对比算法,最大可降低能耗11.8%.

来源：2024年第3期

《软件学报》期刊编辑部

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