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邊緣計(jì)算（ Edge Computing，EC）作為云計(jì)算的補(bǔ)充，在處理1OT設(shè)備產(chǎn)生的計(jì)算任務(wù)時(shí)可以保證計(jì)算的延時(shí)符合系統(tǒng)的要求。針對(duì)在傳統(tǒng)卸載場(chǎng)景中，由于計(jì)算任務(wù)到達(dá)存在空窗期導(dǎo)致異地邊緣云存在空閑狀態(tài)，造成異地邊緣云利用不充分的問(wèn)題，文中提出了一種基于遺傳算法的多邊緣與云端協(xié)同計(jì)算卸載模型（ Genetic Algorithm- based multi- edge collaborativeComputing Offloading Model， GAMCCOM）。該計(jì)算卸載方案聯(lián)合本地邊緣和異地邊緣進(jìn)行任務(wù)卸載，并采用遺傳算法進(jìn)行求解，從而得到同時(shí)考慮時(shí)延和能耗的最小的系統(tǒng)代價(jià)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，在綜合考慮卸載系統(tǒng)的時(shí)延消耗和能量消耗的情況下，該方案相比基本的三層卸載方案系統(tǒng)整體代價(jià)降低了23%，在只考慮時(shí)延消耗和只考慮能量消耗的情況下依然分別能夠降低系統(tǒng)代價(jià)17%和15%。因此針對(duì)邊緣計(jì)算的不同卸載目標(biāo)， GAMCCOM卸載方案對(duì)系統(tǒng)代價(jià)均有比較優(yōu)秀的降低效果。
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