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摘要
目前边缘计算卸载的主流方案是将其建模为一个多目标优化问题，最小化能耗和延时。不同于已有研究，主要考虑边缘计算中，不同卸载区域的任务具有一定的相似性，可以利用任务的相似性加快算法的收敛速度和求解效果。基于此，基于进化多任务优化，提出一种进化多任务多目标优化算法求解不同区域的任务卸载问题。该算法考虑了多个独立的待优化区域。它将每个区域的任务卸载系统模型建模为一个多目标优化问题，通过学习不同区域的用户分布和待处理任务的相似性来动态调节种群的交流程度，加快了收敛速度，通过一次进化，实现对两个不同区域的优化。实验结果表明，算法在收敛速度及最优解分布的均匀性上均取得较好效果，可以获得边缘计算下的卸载部署优化方案。
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单位郑州师范学院; 天津工业大学
