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摘要：本发明提供一种基于Hurst和双种群遗传算法的工业物联网资源卸载方法，涉及资源调度技术领域。该方法首先构建出包括I个D2D设备以及N个用户类型设备的工业物联网资源卸载系统模型；其次将N个用户类型设备产生的任务分别卸载至本地计算、D2D设备计算以及MEC服务器计算，并制定优化目标P为最小化总能耗以及时延；然后对I个D2D设备的历史计算压力信息进行归一化处理，并根据D2D设备的Hurst指数H，以及Cox‑Stuart检验方法获取的D2D设备历史计算压力的统计量S，构建D2D设备候选集；最后使用D2D设备候选集来辅助MEC网络服务器进行任务卸载，并采用双种群遗传算法进行迭代，获得最优卸载策略。
主权项：1.一种基于Hurst和双种群遗传算法的工业物联网资源卸载方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：构建工业物联网资源卸载系统模型，包括I个D2D设备以及N个用户类型设备；步骤2：将N个用户类型设备产生的任务拆分成三部分，并分别卸载至本地计算、D2D设备计算以及MEC服务器计算；步骤3：分别计算拆分后三部分的计算及卸载过程产生的时延以及能耗，并制定优化目标P为最小化总能耗以及时延；步骤4：获取工业物联网中I个D2D设备的历史计算压力信息；步骤5：将D2D设备的全部历史计算压力信息进行归一化处理；步骤6：根据D2D设备的Hurst指数H，以及Cox-Stuart检验方法获取的D2D设备历史计算压力的统计量S，构建D2D设备候选集；步骤7：使用D2D设备候选集来辅助MEC网络服务器进行任务卸载，并采用双种群遗传算法进行迭代，获得最优卸载策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 基于Hurst和双种群遗传算法的工业物联网资源卸载方法
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