【摘 要】
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随着移动设备的普及和应用程序需求的不断增长,移动边缘计算已经成为我们这个时代不可缺少的技术之一。它通过在网络边缘执行任务来减少数据延迟,为移动用户创造更优质的服务环境。但由于边缘计算靠近移动用户提供服务,边缘服务器的数目和计算能力受到限制,移动应用程序之间会发生严重的共享资源竞争。同时,移动用户上传的服务请求变得越来越复杂和多样化,如何选择合适的服务从而最大程度地减少移动用户的交互时延和移动设备的
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随着移动设备的普及和应用程序需求的不断增长,移动边缘计算已经成为我们这个时代不可缺少的技术之一。它通过在网络边缘执行任务来减少数据延迟,为移动用户创造更优质的服务环境。但由于边缘计算靠近移动用户提供服务,边缘服务器的数目和计算能力受到限制,移动应用程序之间会发生严重的共享资源竞争。同时,移动用户上传的服务请求变得越来越复杂和多样化,如何选择合适的服务从而最大程度地减少移动用户的交互时延和移动设备的能耗是移动用户面临的主要挑战。在移动边缘计算环境下的服务选择是一个经典的NP-hard问题。本文提出了一种混合启发式算法（HGAPSO）来求解该服务选择问题,该算法结合了遗传算法和粒子群优化算法在移动边缘计算系统中进行服务选择,以优化交互延迟和能耗。具体来说,本文的主要贡献如下:（1）本文将移动边缘计算环境中的服务选择问题建模为多目标优化问题,目的是优化用户与服务器之间的交互延迟以及移动设备的能耗。（2）本文将PSO中的本地搜索功能与GA的全局搜索优势相结合,通过提前预定用户的移动路径,将服务请求中的每个任务映射到相应类型的候选服务实例中。（3）本文进行模拟实验,以验证所提出的HGAPSO的有效性。仿真结果表明,与其他优化算法相比,HGAPSO算法可以提供更好的服务选择解决方案,且交互延迟和能耗更低。
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