面向多元可控负荷调控的云边协同负荷资源分配策略

针对多元可控负荷资源进行可控负荷管理时需要占用大量计算资源，且无法实现自动功率精准控制的问题，提出了一种面向多元可控负荷调控的云边协同负荷资源分配策略。首先，设计了云边协同调控架构，整合处理各种多元可控负荷资源数据；其次，考虑不同边缘节点计算任务的相似度，以所有计算任务的时间开销最小为优化目标，给出云端计算资源分配策略，合理分配计算资源；最后，通过基于自适应交叉—变异概率的遗传算法进行计算资源分配的求解。实验结果表明，所提算法在任务完成时间和执行成本上具有较为明显的优势，并且任务数量越多，计算资源越小时优势越明显，可以显著提升计算效率，降低计算耗时。...

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Published inDianxin Kexue Vol. 40; no. 8; pp. 52 - 62
Main Authors 李思维, 靳莉, 于龙, 杜立石, 岳靓, 张喜润
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国通信学会 20.08.2024
人民邮电出版社有限公司
Beijing Xintong Media Co., Ltd
Subjects
云边协同
多元可控负荷
负荷管理
资源分配
云边协同
资源分配
多元可控负荷
负荷管理
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ISSN1000-0801
DOI10.11959/j.issn.1000-0801.2024192

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Abstract 针对多元可控负荷资源进行可控负荷管理时需要占用大量计算资源，且无法实现自动功率精准控制的问题，提出了一种面向多元可控负荷调控的云边协同负荷资源分配策略。首先，设计了云边协同调控架构，整合处理各种多元可控负荷资源数据；其次，考虑不同边缘节点计算任务的相似度，以所有计算任务的时间开销最小为优化目标，给出云端计算资源分配策略，合理分配计算资源；最后，通过基于自适应交叉—变异概率的遗传算法进行计算资源分配的求解。实验结果表明，所提算法在任务完成时间和执行成本上具有较为明显的优势，并且任务数量越多，计算资源越小时优势越明显，可以显著提升计算效率，降低计算耗时。
AbstractList 针对多元可控负荷资源进行可控负荷管理时需要占用大量计算资源，且无法实现自动功率精准控制的问题，提出了一种面向多元可控负荷调控的云边协同负荷资源分配策略。首先，设计了云边协同调控架构，整合处理各种多元可控负荷资源数据；其次，考虑不同边缘节点计算任务的相似度，以所有计算任务的时间开销最小为优化目标，给出云端计算资源分配策略，合理分配计算资源；最后，通过基于自适应交叉—变异概率的遗传算法进行计算资源分配的求解。实验结果表明，所提算法在任务完成时间和执行成本上具有较为明显的优势，并且任务数量越多，计算资源越小时优势越明显，可以显著提升计算效率，降低计算耗时。
Author 于龙
李思维
岳靓
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杜立石
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