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摘要
服务部署和任务卸载是边缘计算面临的两大挑战，但目前在边缘环境下都是对任务卸载这一单一问题的求解，较少考虑服务部署问题。由于服务部署与任务卸载是高度耦合的，只考虑其中一个问题具有局限性，会造成资源的浪费及较大的时延，从而影响用户的体验感。此外，传统的进化算法不能同时处理多个单目标或多目标优化任务。为解决上述问题，构建一个多任务多目标模型，将每个优化问题视作一个任务，并针对该模型提出一种改进的基于多因子优化的进化多任务算法，通过引入位置更新策略来增加搜索种群的多样性，并在此基础上设计改进选型交配方法，提高后代个体的质量。仿真实验结果表明，与多目标算法对比，该算法在SP、Span、PD等多个指标上均有较好的表现，明显提高了算法收敛性能，大幅加快了求解速度，整体系统性能提高了11.4%。
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