【摘 要】
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现有的Cloudlet选择策略大多只使用单个Cloudlet资源进行计算卸载,对于拥有较多可并行执行组件的移动数据流应用程序,性能提升有限。针对这一问题,提出一种基于化学反应优化
【机 构】
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武汉理工大学计算机科学与技术学院,交通物联网技术湖北省重点实验室,同济大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学面上基金资助项目(No.61672384);教育部人文社科基金资助项目(No.16YJCZH014);中央高校基本科研业务基金资助项目(No.2016Ⅲ028,No.2017Ⅲ028-005)~~
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现有的Cloudlet选择策略大多只使用单个Cloudlet资源进行计算卸载,对于拥有较多可并行执行组件的移动数据流应用程序,性能提升有限。针对这一问题,提出一种基于化学反应优化算法的Cloudlet选择策略。该策略以减少应用的完成时间和移动设备能耗为目的,在满足应用程序组件间依赖关系的前提下,充分利用多Cloudlet的计算资源使移动数据流应用的并行组件同时执行,提升了应用执行效率的同时降低了移动设备能耗。仿真实验表明,在多Cloudlet环境中应用程序的性能相较于POCSS策略平均提升了18.2%。
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