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基于改进粒子群优化的移动云应用卸载决策
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作者 李廷元 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第9期2543-2551,共9页
为优化移动云计算中应用执行延时和移动设备能效,提出基于粒子群优化的移动云应用卸载决策算法。利用预定义和随机粒子群方法混合生成粒子群的初始种群;为预定义的预留粒子群设计一种基于汉明距离函数的适应度函数,更好衡量粒子差异;为... 为优化移动云计算中应用执行延时和移动设备能效,提出基于粒子群优化的移动云应用卸载决策算法。利用预定义和随机粒子群方法混合生成粒子群的初始种群;为预定义的预留粒子群设计一种基于汉明距离函数的适应度函数,更好衡量粒子差异;为丰富种群多样性,利用杂交繁育生成变异粒子。改进粒子进化操作可以更合理地获取应用分割的最优解。仿真结果表明,改进算法在能耗、效率及综合权重代价指标上均表现更好。 展开更多
关键词 移动云 粒子群优化 应用卸载 延时 汉明距离
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多边缘节点协同下的应用卸载算法研究 被引量:9
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作者 吴正坤 江凌云 穆晏如 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2019年第4期96-102,共7页
边缘计算的提出,为减少骨干网络的数据流量、优化物联网应用的响应延迟提供了可能。与云相比,边缘节点的计算和存储能力十分有限。为了打破边缘节点的硬件资源瓶颈,缩短应用程序完成时间,文中提出了一种基于多边缘节点协作的新型应用卸... 边缘计算的提出,为减少骨干网络的数据流量、优化物联网应用的响应延迟提供了可能。与云相比,边缘节点的计算和存储能力十分有限。为了打破边缘节点的硬件资源瓶颈,缩短应用程序完成时间,文中提出了一种基于多边缘节点协作的新型应用卸载算法(MNC)。该算法采用细粒度级别的应用程序分区方法,分析方法级组件间的依赖关系,利用网络中的可用边缘节点并行处理应用程序组件。在真实的物联网场景中,对所提出的算法与MCOP分区卸载算法、云端执行分别进行了对比,结果表明在边缘节点数量适宜时,MNC算法下应用程序总完成时间更少,能够满足大部分物联网场景的时延要求。 展开更多
关键词 物联网 边缘计算 多网关协同 应用卸载
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朱集西煤矿主井40吨箕斗曲轨卸载系统的研究与应用 被引量:2
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作者 张磊 杨杰 王凯 《科技创新与应用》 2014年第23期102-102,共1页
曲轨卸载具有维护简单、不需外动力的优点,采用曲轨卸载,可以提高生产效率,降低成本,以最小的设备投资获得最大生产能力,将具有重大的经济、社会和安全效益。文章结合朱集西煤矿的实际,对主井40吨箕斗曲轨卸载系统进行研究。
关键词 大吨位箕斗 曲轨 曲轨研究 曲轨应用
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视频流可扩展反馈卸载的渐进二次博弈机制
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作者 葛茜倩 《电信科学》 2020年第1期109-118,共10页
提出一种视频流可扩展反馈卸载的渐进二次价格博弈机制。首先,通过有效地将所有视频流服务中的部分视频流量卸载到Wi-Fi网络来缓解蜂窝网络拥塞,从而提供无缝的视频流服务,并以经济高效的方式整合了多个物理路径,压缩视频数据的喷泉编... 提出一种视频流可扩展反馈卸载的渐进二次价格博弈机制。首先,通过有效地将所有视频流服务中的部分视频流量卸载到Wi-Fi网络来缓解蜂窝网络拥塞,从而提供无缝的视频流服务,并以经济高效的方式整合了多个物理路径,压缩视频数据的喷泉编码符号通过长期演进(LTE)和Wi-Fi网络同时传输,以灵活控制通过Wi-Fi网络的视频流量,并减轻无线信道错误导致的视频质量下降。其次,采用渐进式二次价格拍卖机制,将有限的LTE资源分配给多个用户设备,以最大限度地提高社会福利,同时达到Nash均衡,并从理论角度验证了该系统的可扩展性和收敛性;最后,通过实验仿真验证了所提算法在视频流传输质量和能量消耗上的性能优势。 展开更多
关键词 视频流 可扩展 反馈机制 应用卸载 博弈算法
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小型综合航电加卸载技术研究 被引量:2
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作者 张双 张磊 王晓阳 《航空计算技术》 2011年第4期128-131,共4页
随着通用航空的发展,对小型飞机及小型航空电子系统的需求越来越大。基于小型综合航电系统的结构与应用需求,通过分析ARINC 615A标准,设计了一个基于TFTP协议的数据与应用加卸载系统架构。针对系统架构中的难点,提出了TFTP协议栈、数据... 随着通用航空的发展,对小型飞机及小型航空电子系统的需求越来越大。基于小型综合航电系统的结构与应用需求,通过分析ARINC 615A标准,设计了一个基于TFTP协议的数据与应用加卸载系统架构。针对系统架构中的难点,提出了TFTP协议栈、数据卸载与应用软件加载等三项关键技术,给出了具体的设计与实现方法。系统在Vxworks平台上实现,目前已在某小型综合航电系统项目中取得了较好的工程应用效果。 展开更多
关键词 综合航电系统 数据与应用 TFTP VXWORKS Memdrv
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车载边缘计算系统中一种有效的资源分配策略
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作者 陈国龙 李现伟 +1 位作者 黄迎辉 许东波 《蚌埠学院学报》 2022年第5期34-39,共6页
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术可以通过在网络边缘为车辆提供计算资源来处理车辆应用产生的数据。本文研究了在车辆边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)系统中,为最小化车辆应用大数据的处理时间而进行的计算和通信... 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术可以通过在网络边缘为车辆提供计算资源来处理车辆应用产生的数据。本文研究了在车辆边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)系统中,为最小化车辆应用大数据的处理时间而进行的计算和通信资源分配。构造了一个数据处理时间最小化的问题。由于所构造的问题是非凸的问题,提出了一种有效的方法来解决这个问题。仿真结果表明,所提出的资源优化和卸载策略可以降低车载应用数据处理的时间。 展开更多
关键词 VEC系统 应用卸载 计算花费 资源分配
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移动云计算的发展现状及挑战 被引量:1
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作者 彭捷 王俊义 符杰林 《大众科技》 2015年第12期9-12,共4页
移动云计算技术作为一种新兴计算模式受到工业界及学术界的广泛关注。利用云端资源可以增强移动设备的计算及存储能力,从而能够处理复杂的计算密集型或资源密集型移动应用,优化移动设备本身的资源利用。文章将从移动云计算的基本概念,... 移动云计算技术作为一种新兴计算模式受到工业界及学术界的广泛关注。利用云端资源可以增强移动设备的计算及存储能力,从而能够处理复杂的计算密集型或资源密集型移动应用,优化移动设备本身的资源利用。文章将从移动云计算的基本概念,系统框架对移动云计算领域进行解析。然后根据当前该领域的发展现状对移动云服务进行分类。最后阐述目前实现移动云服务面临的诸多问题。 展开更多
关键词 移动云计算 云计算 移动计算 移动应用卸载
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Adaptive Application Offloading Decision and Transmission Scheduling for Mobile Cloud Computing 被引量:6
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作者 Junyi Wang Jie Peng +2 位作者 Yanheng Wei Didi Liu Jielin Fu 《China Communications》 SCIE CSCD 2017年第3期169-181,共13页
Offloading application to cloud can augment mobile devices' computation capabilities for the emerging resource-hungry mobile application, however it can also consume both much time and energy for mobile device off... Offloading application to cloud can augment mobile devices' computation capabilities for the emerging resource-hungry mobile application, however it can also consume both much time and energy for mobile device offloading application remotely to cloud. In this paper, we develop a newly adaptive application offloading decision-transmission scheduling scheme which can solve above problem efficiently. Specifically, we first propose an adaptive application offloading model which allows multiple target clouds coexisting. Second, based on Lyapunov optimization theory, a low complexity adaptive offloading decision-transmission scheduling scheme has been proposed. And the performance analysis is also given. Finally, simulation results show that,compared with that all applications are executed locally, mobile device can save 68.557% average execution time and 67.095% average energy consumption under situations. 展开更多
关键词 mobile cloud computing application offloading decision transmission scheduling scheme Lyapunov optimization
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