資料介紹
在增強現(xiàn)實應用中,距離較近的多個用戶請求很可能是相似或者相同的,從而導致同樣的計算任務被重復執(zhí)行。針對該問題,設計基于冗余任務消減的計算任務緩存系統(tǒng)。通過在邊緣節(jié)點設計任務緩存,使邊緣服務器以自組織方式維護全局緩存。對客戶端請求時延、用戶軌跡、節(jié)點部署和總時延進行建模,基于此研究基站上邊緣服務器的計算資源部署問題,在給定總的部署代價下優(yōu)化平均請求時延,并將該問題轉(zhuǎn)化為整數(shù)非線性規(guī)劃問題設計針對中小規(guī)模場景的IDM算法和針對大規(guī)模場景的LDM算法。實驗結(jié)果表明:IDM算法的平均時延與參考最優(yōu)解僅相差5.85%,對最優(yōu)解具有較好的逼近效果;LDM算法在犧牲920%平均時延的情況下,相比于IM算法運行時間縮短98.15%,大幅減少了運行開銷。
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