为了满足用户日益增长的计算密集型和时延敏感型服务需求，同时最小化计算任务的处理成本，在时延约束下，该文针对超密集异构边缘计算网络，构建了有关任务卸载、无线资源管理、计算资源块分配的联合优化问题。考虑到所规划的问题具有非线性和混合整数的形式，且为满足约束条件及提升算法收敛速率，通过改进分层自适应搜索(HAS)算法设计了混合粒子群优化(HPSO)算法来求解所提出的问题。仿真结果表明，HPSO算法明显优于现有算法，能有效降低任务处理成本。
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