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Multi-Objective Optimization for Task Offloading and Resource Allocation via End-Edge-Cloud Collaboration
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PRE
AI
DOI：10.23919/cje.2025.00.179.png)
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摘要
En 中文
与传统边缘计算系统相比，边缘-云混合系统在满足低延迟和高效任务卸载需求方面日益有效。然而，传统的边缘-云计算往往仅关注优化能耗、延迟或两者的组合，常忽视端设备、边缘服务器和云服务器之间任务分配的负载均衡需求。本文探索了一种集成虚拟机（VM）架构与端-边缘-云协作网络（VM-ECN）的任务卸载优化框架。我们构建了一个联合优化问题，考虑延迟、能耗和负载均衡，通过端设备、边缘服务器和云服务器的协作实现任务卸载。为解决该问题，我们提出了一种改进的多目标灰狼优化算法，结合帐篷映射和多策略机制，称为基于帐篷映射的多目标灰狼优化器（TMOGWO）。我们采用层次分析法对VM-ECN系统中的多目标优化问题进行全面评估，并进行了一系列参数实验仿真。结果表明，所提出的TMOGWO在四种不同任务场景下，复合指标值的收敛性优于非支配排序遗传算法II（NSGAII）、多目标粒子群优化（MOPSO）和多目标灰狼优化器（MOGWO）。此外，TMOGWO在负载均衡指标上表现出更优性能，同时实现了更集中的分布，并在时延和能耗方面表现出更高的稳定性。
Keyword:
Algorithms
Clouds
Internet of Things
Optimization
Servers
Cloud computing
Energy consumption
Equations
Timing
Virtual machines
Task offloading
Multi-objective optimization
End-edge-cloud collaboration
Virtual machine
Mobile edge computing
Multi-objective grey wolf optimization algorithm
Analytic hierarchy process
期刊
C
IF:
3
论文数:
97
被引数:
1.7K
机构
引用论文
Constrained Multiobjective Optimization for IoT-Enabled Computation Offloading in Collaborative Edge and Cloud Computing协同边缘和云计算中基于IoT的计算卸载的约束多目标优化
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