【摘 要】
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本文主要探讨边缘计算在智能家居场景中的应用,提出了能耗和计算资源成本联合优化和低延迟优化两种方案。仿真对比结果分析了两种方案的有效性。这两种方案的提出对于边缘计算在智能家居中的应用具有重要意义。首先,避免了数据传输的时间消耗,提高了智能家居系统的响应速度。再者,将计算能力集中在设备端,使用户数据更加安全可靠,避免潜在的网络安全风险。最后,通过设备端的计算能力,智能家居可以实时响应用户需求,提供更定
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本文主要探讨边缘计算在智能家居场景中的应用,提出了能耗和计算资源成本联合优化和低延迟优化两种方案。仿真对比结果分析了两种方案的有效性。这两种方案的提出对于边缘计算在智能家居中的应用具有重要意义。首先,避免了数据传输的时间消耗,提高了智能家居系统的响应速度。再者,将计算能力集中在设备端,使用户数据更加安全可靠,避免潜在的网络安全风险。最后,通过设备端的计算能力,智能家居可以实时响应用户需求,提供更定制化的智能服务,更好地满足用户需求。本文研究如下:1.研究边缘计算在智慧家庭的智能家居场景下的应用。针对降低资源使用成本和系统能耗的问题,提出了一种新的智能家居任务卸载方案。该方案以系统总成本最小为目标,对时延约束下的能耗和计算资源租赁成本进行联合优化。本方案采用联合加权法建立能耗与租赁成本之间的关系,并表示为总目标值,目标为使该值最小。总目标值优化问题是一个NP-hard问题,为了解决这一问题,提出了一种新的DEPSO算法。将所提出的DEPSO算法与其他方案的PSO、IPSO和LISPSO算法进行了比较,仿真结果表明,与其他类似方案相比,所提出的方案降低了成本,证明了其有效性。2.探索边缘计算在智慧应景场景中的应用,提出了一种低延迟的边缘计算任务卸载方案。该方案将多台设备生成的任务划分为本地计算子任务和卸载计算子任务,卸载子任务按照M/M/m队列模型排队处理。利用改进的爬山算法获得任务处理的总时延,以确定合适的卸载比并使时延最小化。将该方案得到的延迟与本地计算和全卸载计算得到的延迟进行了比较。仿真结果表明,该方案得到的延迟比本地计算和全卸载计算得到的延迟要小,验证了该方案的有效性。
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