資料介紹
在增強現實應用中,距離較近的多個用戶請求很可能是相似或者相同的,從而導致同樣的計算任務被重復執行。針對該問題,設計基于冗余任務消減的計算任務緩存系統。通過在邊緣節點設計任務緩存,使邊緣服務器以自組織方式維護全局緩存。對客戶端請求時延、用戶軌跡、節點部署和總時延進行建模,基于此研究基站上邊緣服務器的計算資源部署問題,在給定總的部署代價下優化平均請求時延,并將該問題轉化為整數非線性規劃問題設計針對中小規模場景的IDM算法和針對大規模場景的LDM算法。實驗結果表明:IDM算法的平均時延與參考最優解僅相差5.85%,對最優解具有較好的逼近效果;LDM算法在犧牲920%平均時延的情況下,相比于IM算法運行時間縮短98.15%,大幅減少了運行開銷。
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