计算机工程

作者：蔡星娟, 郭彦亨, 赵天浩, 张文生

单位：1. 太原科技大学 计算机科学与技术学院, 太原 0300002. 中国科学院自动化研究所, 北京 100089

关键词：移动边缘计算,服务部署,任务卸载,进化多任务算法,多目标优化

基金：国家自然科学基金(U1636220); 国家自然科学基金(61961160707); 国家自然科学基金(61976212); 国家自然科学基金青年科学基金项目(61806138); 中央引导地方科技发展基金(YDZJSX2021A038); 山西省重点研发计划项目（国际科技合作）(201903D421048)

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%。

来源：2023年第7期

《计算机工程》期刊编辑部

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