基于蚁群算法的移动边缘服务器收益优化策略

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是5G的关键技术。由于MEC服务器的计算资源有限,如何对其计算资源分配以提高收益至关重要。为此,提出一种边缘服务器收益优化策略。将MEC服务器收益最大化问题建模为以服务器端任务执行次序为优化变量的最优化问题。在用户对时延和金钱偏好程度不同及子任务具有顺序执行关联性的情况下,提出基于蚁群算法的任务最优执行次序求解算法。仿真结果表明,同等条件下采用该算法获得的收益比SearchAdjust算法提高了33.6%。

计算资源受限的移动边缘计算服务器收益优化策略

移动边缘计算(MEC)服务器通过向用户提供计算资源获得收益。对MEC服务器而言,如何在计算资源受限的情况下提高自身收益至关重要,为此提出一种通过优化计算任务执行次序提高MEC服务器收益的策略。首先,将MEC服务器收益最大化问题建模为以任务执行次序为优化变量的优化问题;然后提出了一种基于分支定界法的算法求解任务执行次序。仿真结果表明,采用所提算法获得的MEC服务器平均收益分别比大任务优先(LTF)算法、低延迟任务优先(LLTF)算法和先到先服务(FCFS)算法提高了11%、14%和21%。在保证卸载用户服务质量(QoS)同时,所提策略可以显著提高服务器的收益。

马栗种子提取物治疗黄斑水肿的临床观察

目的：观察口服马栗种子提取物治疗黄斑水肿的临床疗效。方法：将50例黄斑水肿患者60眼随机分为2组，对照组采用常规促吸收疗法（口服维生素C，E和芦丁片），治疗组在常规治疗基础上加用马栗种子提取物口服，4周为1疗程，观察3个疗程。分别于治疗后4周和12周进行Amsler表、最佳矫正视力（Best corrected visual acuity，BCVA）、FFA及OCT检查并评分定性判定治疗效果。结果：治疗后不同时间点，治疗组有效率均优于对照组（83．3％vs20．0％；90．0％vs30．0％），2组差异有显著意义（P〈0．01），治疗组患者无1例不良反应发生。结论：马栗种子提取物可以安全有效的缓解黄斑水肿，改善视功能。