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作者：蒋金陵;徐胜超;
单位：广州华商学院数据科学学院;
摘要：为了缩短任务卸载时延和降低能耗，基于多目标优化设计一种移动边缘计算任务卸载方法。首先，建立一个多目标优化模型，以最小时延和最小能耗为目标函数，同时考虑任务卸载计算资源分配约束、总能耗低于设备剩余电量约束、任务卸载传输功率约束、任务卸载时延约束等约束条件；考虑了移动设备的移动性，构建节点切换约束条件；为了提高求解效率，改进了遗传算法中的选择、交叉和变异操作，并利用改进后的遗传算法求解了多目标优化模型，得到了最优的移动边缘计算任务卸载策略。实验结果表明，该方法能够有效地完成任务卸载，并且能够减少任务卸载时延和降低任务卸载能耗。此外，该方法在不同剩余电量下都能够获得较好的任务卸载效果，从而提高了用户的体验。
关键词：多目标优化;;移动边缘计算;;卸载能耗;;改进遗传算法;;约束条件;;求解效率
基金资助：国家自然科学基金面上项目（61772221）;; 广州华商学院校内科研导师制项目资助（2023HSDS28）
