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物聯(lián)網(wǎng)和5G網(wǎng)絡的快速發(fā)展產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，通過將計算任務從移動設(shè)備卸載到具有足夠計算資源的邊緣服務器上，可有效減少網(wǎng)絡擁塞和數(shù)據(jù)傳播延遲等問題。邊緣服務器放置是任務卸載的核心，高效的邊緣服務器放置方法能有效滿足移動用戶訪問低時延、高帶寬等需求。為此，文中以最小化訪問延遲和最小化負載差異為優(yōu)化目標，建立邊緣服務器放置優(yōu)化模型;然后，提出了一種基于改進啟發(fā)式算法的移動邊緣服務器放置方法 ESPHA（ Edge Server placement Based on HeuristicAlgorithm），實現(xiàn)多目標優(yōu)化。首先將K- means算法與蟻群算法相結(jié)合，通過效仿蟻群在覓食過程中共享信息素，將信息素反饋機制引入邊緣服務器放置方法中，然后，通過設(shè)置禁忌表對蟻群算法進行改進，提髙算法的收斂速度;最后，用改進的啟發(fā)式算法求解模型的最優(yōu)放置方案。使用上海電信真實數(shù)據(jù)集進行實驗，結(jié)果表明提岀的 ESPHA方法在保證服務質(zhì)量的前提下取得了低延遲和負載均衡之間的優(yōu)化平衡，其效果優(yōu)于現(xiàn)有的其他幾種代表性的方法。
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