【摘 要】
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在边缘计算资源协同与调度QoE优化前提下,对两阶段边缘服务组合及调度提出一种改进的天牛须粒子群算法.该算法将天牛须搜索算法中的天牛抽象成粒子,将单个个体的天牛须搜索算
【机 构】
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浙江工业大学计算机学院数字媒体技术研究所;
【基金项目】
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国家自然基金面上项目(61672461,61672463)资助
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在边缘计算资源协同与调度QoE优化前提下,对两阶段边缘服务组合及调度提出一种改进的天牛须粒子群算法.该算法将天牛须搜索算法中的天牛抽象成粒子,将单个个体的天牛须搜索算法拓展至群体,并引入二阶振荡机制和动态因子.不仅改进了位置更新公式和动态参数机制,改进群体觅食时的位置更新时的动态参数机制,丰富了群体移动时的位置多样性,并且提高了算法的全局搜索能力.通过QoE限制条件下的服务组合与调度仿真实验结果分析得出,该算法能够在满足用户请求QoE的条件下使得请求的整体执行时间开销达到最小.
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