改进人工蜂群算法及其在边缘计算卸载的应用

作者：章呈瑞; 柯鹏; 尹梅

来源：计算机工程与应用, 2022, 58(07): 150-161.

DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2109-0155

• 人工蜂群算法
• 移动边缘计算
• 计算卸载
• 多维更新
• 动态种群

移动边缘计算（MEC）通过将算力下沉到网络边缘来降低计算时延和设备能耗。针对计算密集型和时延敏感型应用场景，提出了一种单多维动态种群策略的人工蜂群算法（OMABC）来实现计算任务的卸载。建立一个包含云服务器的边缘计算卸载模型，并构建一个以能耗为惩罚项的代价函数；将计算任务的卸载决策转化为人工蜂群算法对代价函数的寻优过程。通过仿真实验，在CEC 2017测试函数上验证了OMABC的有效性，并在边缘计算模型仿真中与本地卸载策略、随机卸载策略、基于粒子群算法（PSO）的卸载策略、基于人工蜂群算法（ABC）的卸载策略进行对比。实验结果表明，基于OMABC的边缘计算卸载策略能够有效降低MEC系统的时延及代价函数，提供更高效的服务。

• 单位
  智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室; 武汉科技大学