5G MEC系统融合粒子群和教学算法的卸载策略优化

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计算卸载是移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)的关键技术和功能实现的核心环节。为了改善5G智慧教室入网设备多、流量高并发引起时延与能耗增加的问题,进行了理论研究、场景构建和需求分析,并建立了系统和通信模型,提出了能耗约束下时延最优化问题;将教学算法和粒子群算法融合,提出了一种融合教学机制的自适应粒子群(Teach&Learn Adaptive Particle Swarm Optimization, TLAPSO)算法,并仿真验证了其性能提升和复杂度控制;进行了仿真对比实验,得出结论:5G架构下部署MEC系统能实现降时延、省带宽和高隔离等目标,基于TLAPSO的卸载策略优于基于模拟退火算法、粒子群算法和本地卸载的策略,在任务量和能耗容忍度实验中,分别优化提升了55.90%和54.02%。
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