[发明专利]一种移动云环境下基于差分进化的计算任务卸载方法有效

专利信息
申请号: 201910880150.9 申请日: 2019-09-18
公开(公告)号: CN110780938B 公开(公告)日: 2021-02-09
发明(设计)人: 毛莺池;王瑄;平萍;王龙宝;黄倩 申请(专利权)人: 河海大学
主分类号: G06F9/445 分类号: G06F9/445;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 梁耀文
地址: 211100 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种移动云环境下基于差分进化的计算任务卸载方法,步骤为:将推断计算过程转化为任务图,构建任务卸载模型;度量种群个体相似性,得到差异性最大的初始化种群;加权融合种群进化代数和个体适应度调整缩放因子,根据缩放因子选择变异策略;混合目标个体与变异个体各维度分量产生交叉个体,比较其与目标个体的适应度,保留适应度更好的个体进入下一代;根据种群适应度方差度量种群个体的聚集程度,随机选取部分个体进行二次变异;判断是否满足迭代次数,是则输出种群中最优个体的编码,否则继续迭代;将种群中最优个体的编码解码成任务卸载方案,并输出方案。本发明算法寻优能力强,能在满足费用约束的情况下,有效缩短任务响应时间。
搜索关键词: 一种 移动 环境 基于 进化 计算 任务 卸载 方法
【主权项】:
1.一种移动云环境下基于差分进化的计算任务卸载方法,其特征在于,包括如下步骤:/n(1)将推断计算过程转化为任务图,建立响应时间和执行费用模型,并构建费用约束下最小化时延的任务卸载模型;/n(2)使用加权海明距离度量种群个体相似性,得到差异性最大的初始化种群;/n(3)计算每个个体适应度,综合考虑进化代数与个体适应度,加权融合两种影响因素动态调整缩放因子;/n(4)对原始变异操作进行二进制转换,根据缩放因子选择变异策略;/n(5)将目标个体与变异个体各维度分量混合,产生交叉个体;比较交叉个体与目标个体的适应度,使用贪心策略将适应度更好的个体保留下来进入下一代;/n(6)根据二次变异机制,使用种群适应度方差度量种群个体的聚集程度,若种群适应度小于阈值,从种群中选择最优个体并随机选取部分个体,对这些个体的每一维分量进行随机扰动;/n(7)判断是否满足迭代次数,是则输出种群中最优个体的编码,否则返回步骤(3)继续迭代;/n(8)将种群中最优个体的编码解码作为任务最优卸载方案,并输出方案。/n
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