【摘 要】
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针对工作流任务、边缘服务器无线信号覆盖范围、智慧医疗场景以及终端移动路径,分别构建模型进行描述,根据移动终端的实时位置和移动速率构建基于移动路径的工作流任务执行时
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61300042),安徽省高校自然科学基金重点资助项目(KJ2019A0704),铜陵学院校级自然科学重点研究资助项目(2019xyzd06).
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针对工作流任务、边缘服务器无线信号覆盖范围、智慧医疗场景以及终端移动路径,分别构建模型进行描述,根据移动终端的实时位置和移动速率构建基于移动路径的工作流任务执行时间及能耗模型.根据边缘服务器的无线通信模型,引入任务执行延迟和任务迁移2种情况以保障服务的连续性和执行时间限制.从全局角度综合考虑任务在云端、边缘服务器和本地的执行效益,设计工作流任务优先级划分算法和边缘服务器卸载优化算法,并使用遗传算法设计基于最佳移动路径的工作流任务卸载决策及调度算法,在可选路径中搜索满足用户响应时间约束,且移动端能耗最低的最
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