基于化学反应优化算法的边缘计算任务卸载策略

针对边缘计算环境中单用户多任务应用，通过分析服务缓存和任务执行过程，建立任务计算卸载系统模型，确定卸载目标，并将问题细化为服务缓存和任务卸载两个子问题，其中服务缓存问题被抽象为0-1背包问题，利用化学反应优化（CRO）算法得到其最优缓存策略；任务卸载问题转化为最优化问题，设计一种改进化学反应优化（ICRO）算法来得到其近似最优卸载决策。实验结果表明：ICRO算法比CRO算法的平均优化效果增强了5.0%左右，系统时延和设备能耗分别是极端情况下的33.3%、53.8%；无论服务器缓存空间是否充足，CRO算法总是能制定出合理的缓存方案，使服务缓存比例保持在一个合理的范围之内；ICRO算法比CRO算法的优化能力更强，它不仅可以明显降低系统总成本，还具有良好的全局搜索能力和可移植性，可以满足用户多样化需求，使用户获得更好的服务体验。