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摘要：本发明公开了一种面向超密集网络的安全协同缓存与计算卸载方法，该方法包括如下步骤：获取超密集网络的网络基础信息，并在所述网络系统的约束下构建优化问题，实现最小化总能耗的优化目标；根据所述优化问题得到初始解，并将初始解定义为初始种群，采用改进哈里斯鹰算法对初始种群进行搜索，最后输出全局最优哈里斯鹰个体的位置；根据全局最优哈里斯鹰个体的位置执行安全协同缓存、计算卸载和资源优化配置；本发明能满足缓存资源、截止时延和安全成本约束，实现最小化总能耗的优化目标；通过改进哈里斯鹰算法进行搜索，引入了多样性变异，极大的提升了性能，能够很好的实现最小化总能耗的优化目标。
主权项：1.一种面向超密集网络的安全协同缓存与计算卸载方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获取超密集网络的基础信息，根据基础信息构建网络系统，并在网络系统的缓存资源、时延、安全服务成本的约束下构建优化问题；所述网络系统包括通信模型、安全模型、缓存模型、计算模型；步骤S2：根据优化问题得到初始解，将初始解定义为初始种群，采用改进哈里斯鹰算法对初始种群进行搜索，最后输出全局最优哈里斯鹰个体的位置；采用改进哈里斯鹰算法对初始种群进行搜索的过程为：初始化哈里斯鹰算法的初始种群并确定历史最佳哈里斯鹰个体；根据自适应逃逸能量决定哈里斯鹰个体是属于全局探索阶段还是局部开发阶段；在全局探索阶段，首先采用探索因子更新哈里斯鹰个体位置，然后进行多样性变异产生新种群；在局部开发阶段，根据自适应逃逸能量决定对哈里斯鹰个体进行融合式硬包围操作或融合式软包围操作生成新种群；计算并比较生成的新种群中哈里斯鹰个体的适应度，获得生成的新种群中最优哈里斯鹰个体的适应度值，将最优哈里斯鹰个体的适应度值与历史最佳哈里斯鹰个体的适应度值进行比较，并保留更优哈里斯鹰个体作为全局最优哈里斯鹰个体；步骤S3：将全局最优哈里斯鹰个体的位置还原成原始优化参量解的形式；根据原始优化参量解执行计算卸载、任务缓存和资源分配操作。
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百度查询： 华东交通大学 一种面向超密集网络的安全协同缓存与计算卸载方法
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