针对后勤资产管理系统“本地—云”结构的不足,设计了边缘计算卸载决策与资源分配服务联合优化算法,将原始数据解算任务卸载至边缘端,提供更优卸载决策与资源分配方式.根据任务、计算能力、功率等信息建立时延能耗系统代价模型,基于二分法、拉格朗日乘子法、改进的粒子群算法完成问题的求解,实现多用户多节点有云参与的联合迭代寻优.实验结果表明,该方法有效降低系统总代价,降低Random算法总代价的59.34%, Greedy算法的45.74%, STPSO算法的24.07%.
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