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随着车联网(internet of vehicles, IoV)的不断发展,有限的车载终端已无法支持延迟敏感和计算密集型的车联网计算服务。移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)通过在用户侧提供计算卸载服务,可实现车载任务的实时化处理并降低车载终端能耗。为了提高车联网计算中对有限资源的利用率,提出一种联合时间延迟与计算耗能的计算卸载模型,并采用差分进化算法(differential evolution, DE)进行计算。应用混沌映射与自适应参数对DE进一步优化,从而提高计算效率以应对IoV高延迟敏感度的要求。最后进行实验仿真,仿真结果验证所提计算卸载策略的有效性。  相似文献   
2.
针对机位资源分配不均给机场运行多方带来的公平性问题,提出多目标优化的停机位分配方法。建立以旅客通行距离、飞机滑行距离和远机位使用次数最小为多目标优化分配模型。分析航班属性设置分配优先级表。设计一种基于pareto最优的多目标优化禁忌搜索算法,使用pareto最优策略对解集进行筛选。在机场实际分配方案的基础上进行仿真实验,旅客通行距离和飞机滑行距离分别缩短18%和5%,机位资源的使用数量减少20%,航班靠桥率提高到93%,多目标优化禁忌搜索算法比遗传算法更优。  相似文献   
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