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Cost-efficient quantum cloud task offloading with quantum-inspired particle swarm optimization
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AI
DOI：10.1016/j.future.2025.108095.png)
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摘要
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量子云计算（QCC）使应用用户（AUs）能够管理计算密集型和资源密集型应用，特别是那些涉及难以处理和复杂问题的应用。本研究聚焦于量子云计算环境中的量子任务卸载（QTO）。成功的QTO决策需要仔细考虑能耗、执行延迟、服务成本和负载均衡。结合任务紧迫性，量子任务卸载问题（QTOP）被数学建模，以优先执行紧急任务，同时满足预算和截止时间约束。研究表明，QTOP是一个非确定性多项式时间（NP完全）问题。为解决这一挑战，提出了一种量子启发的粒子群优化（QPSO）算法。引入了一种新颖的量子粒子（QP）编码方案，并采用线性哈希方法进行解码，以生成有效的任务卸载方案。通过整合两个惩罚变量设计了一种有效的适应度函数，以消除违反资源和预算约束的不可行解。进行了大量仿真来评估QPSO相对于几种基准算法的性能，其中QPSO始终优于其他算法。此外，提出的成本模型与现有模型进行了基准测试，显示出更高的效率。统计分析以及探索和开发行为分析进一步验证了所提出方法的鲁棒性。
Keyword:
quantum cloud computing
quantum task offloading
QPSO algorithm
task urgency
resource optimization
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