[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
| 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： | 本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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