面向多元可控负荷调控的云边协同负荷资源分配策略 - 李思维; 靳莉; 于龙; 杜立石; 岳靓; 张喜润 (Dianxin Kexue, 2024)
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。