基于设备协同的大规模卸载:融合分治和贪心的双层优化算法

随着通信技术的飞速发展,移动设备的数量不断激增,而这也将导致大规模卸载场景频频发生。但是如何在多项式时间内解决大规模卸载问题仍然是个挑战。本文基于协作计算网络架构提出一个融合分而治之和贪心的双层优化算法,称为DCGreedy。该算法可在多项式时间内高效求解所有任务的卸载策略和资源分配方案。在满足所有约束的同时可以有效降低系统的总能耗。在至少400个移动设备的模拟场景下根据任务满足截止日期的总数、系统总能耗和算法运行时间来评估DCGreedy的性能。将DCGreedy与其他4种基准算法进行大量的实验对比,并发现在不同规模的卸载场景中DCGreedy的平均总能耗比排名第二的算法高出2.11%,而算法运行时间却仅为0.0049%,充分证实了DCGreedy在优化系统能耗的同时有效地减少了算法的运行时间。