【摘 要】
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超密集网络是5G的关键技术之一，它可以通过网络致密化来提高服务质量，然而当与边缘计算相结合时，高密度的基站分布可能会对同一用户重复覆盖，该用户选择哪个基站进行卸载将会对系统性能产生影响，由此引出了卸载对象选取的问题。同时边缘计算可以将部分任务卸载到边缘服务器进行处理，选择合适的卸载比例将会显著降低所需的时延和能耗，带来了卸载比例选取的问题。为解决在超密集网络环境下，边缘计算中存在的卸载对象和卸载比
【基金项目】
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河北省自然科学基金（No.F2019201427）； 教育部“云数融合科教创新”基金（No.2017A20004）；
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超密集网络是5G的关键技术之一，它可以通过网络致密化来提高服务质量，然而当与边缘计算相结合时，高密度的基站分布可能会对同一用户重复覆盖，该用户选择哪个基站进行卸载将会对系统性能产生影响，由此引出了卸载对象选取的问题。同时边缘计算可以将部分任务卸载到边缘服务器进行处理，选择合适的卸载比例将会显著降低所需的时延和能耗，带来了卸载比例选取的问题。为解决在超密集网络环境下，边缘计算中存在的卸载对象和卸载比例的选取问题，提出一种超密集网络环境中基于博弈论和启发式算法的边缘计算卸载策略。针对卸载对象选取问题，首先根据边缘服务器到用户之间的距离和工作负载定义了偏好度指标，然后各用户根据偏好度进行博弈后选择卸载对象，并对用户进行分组，将原问题分解为若干个并行的子问题。针对卸载比例选取的问题，基于萤火虫算法（GSO）对各用户的卸载比例进行优化，得到适当的卸载比例。通过仿真实验与全本地处理策略（ALP）、全卸载策略（AOS）和基于粒子群优化算法（PSO）的卸载策略在时延和能耗上进行对比分析，ALP和AOS策略分别在总能耗和平均时延上具有一定的局限性，相比基于PSO的卸载策略，所提策略的时延降低了22%，能耗降低了20%。实验结果表明，该方法可以有效降低系统损失。
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