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协同移动边缘计算中联合卸载决策和资源分配的双层优化方法
5.0分
本文研究了多用户干扰环境下的多用户协作移动边缘计算卸载(CoMECO)系统，其中延迟敏感的任务可以在本地设备、协作设备或主MEC服务器上执行。在该系统中，在时延约束下，以最小化所有移动用户的总能耗为目标，对卸载决策和计算资源分配进行联合优化。如果直接解决这个问题，通常会同时产生卸载决策和计算资源分配。然而，请注意，它们是紧密耦合的。因此，在这种情况下，它们的依赖性没有得到很好的考虑，从而导致性能较差。我们将该问题转化为一个双层优化问题，在上层产生卸载决策，然后在下层根据给定的卸载决策得到计算资源的最优分配。这样，可以充分考虑卸载决策和计算资源分配之间的相关性。随后，提出了一种称为Bijor的双层优化方法。在Bijor中，首先修剪候选模式以减少不可行的卸载决策的数量。然后，用蚁群系统(ACS)求解上层优化问题。此外，在蚁群算法中引入排序策略，以更高的概率构造可行的卸载决策，并在蚁群算法中设计局部搜索算子以加速收敛。对于
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