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為在移動邊緣計算服務(wù)器計算資源有限的情況下最小化系統(tǒng)總成本，提出一種多用戶卸載決策與資源分配策略。優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行位置選擇和計算資源分配過程，對基于精英選擇策略的遺傳算法在編碼、交叉、變異等操作方面進行改進，設(shè)計聯(lián)合卸載決策與資源分配的 Improve-eGA算法。實驗結(jié)果表明，與 All local、 All offloadRANDOM和CGA等算法相比， Improve-eGA在迭代次數(shù)、任務(wù)周期數(shù)、任務(wù)傳輸數(shù)據(jù)量等影響因素下系統(tǒng)總成本均為最低，驗證了所提策略的有效性。
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