相似性协同卸载算法

降耗超五成

利用任务相似性实现可重用任务的协同计算卸载与资源分配，密集MEC场景下在保证时延的同时大幅降低终端能耗。

吴世娥 · 贺鹏飞

Sensors 2025

参数信息

能耗降低

51.52 %

技术优势

能耗降低过半

通过协同卸载和资源分配，与基准方案相比能耗降低最高达51.52%，同时保持低时延。

保住低电量终端

算法设计使得剩余电量较低的终端能量得到大幅节省，延长其工作时间。

任务可重用即省算力

利用任务相似性识别可重用计算结果，避免相同任务的重复计算和卸载。

分解问题易求解

将难以求解的混合整数非线性规划问题分解为三个子问题，分别设计低复杂度算法。

应用场景

• 移动边缘计算：在密集MEC网络中卸载可重用任务，共享计算结果以降低能耗。
• 物联网设备：为算力有限的物联网设备提供协同计算，延长电池寿命。
• 低功耗终端：优先保护低电量终端，避免其在协同任务中能量耗尽。
• 协同计算网络：利用任务相似性在终端间共享计算结果，实现高效协同卸载。