【摘 要】
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车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)作为车联网新范式,通过将计算与传输任务卸载至离车辆更近的边缘侧节点,从而支撑各类低时延高扩展性智能交通系统的实现。另一方面,进化多任务优化(Evolutionary Multi-Task Optimization,EMTO)作为进化计算领域中一种新的搜索范式,利用任务间相关性同时解决多个独立的优化任务。为此,该工作面向VEC,
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车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)作为车联网新范式,通过将计算与传输任务卸载至离车辆更近的边缘侧节点,从而支撑各类低时延高扩展性智能交通系统的实现。另一方面,进化多任务优化(Evolutionary Multi-Task Optimization,EMTO)作为进化计算领域中一种新的搜索范式,利用任务间相关性同时解决多个独立的优化任务。为此,该工作面向VEC,具体研究数据分发与计算卸载两个典型问题。现有研究工作均将上述两类问题作为独立优化问题单独建模与求解。与之不同的,本文致力于从全局的角度同时优化求解VEC场景中的数据分发和计算卸载问题,设计基于EMTO的优化算法,提高任务优化效率与求解质量。具体研究内容与贡献概述如下:第一,基于VEC提出面向车联网典型应用场景的新型多任务优化架构。首先,定义数据分发问题,基于按需请求模式,实现边缘节点的数据调度。其次,定义计算卸载问题,考虑具有异构通信和计算能力的边缘服务器,将计算任务卸载到不同节点。最后,结合和定义跨域多任务优化问题DD-CO。第二,提出基于隐式知识迁移(Implicit Knowledge Transfer)的进化多任务优化算法IKT-EMT。首先,该算法基于整数的统一表示策略将所有任务编码在同一个搜索空间中。其次,设计相应解码算子,将统一编码的解转换为针对具体任务的表示解。进一步,设计新的种群进化机制,允许对应于不同任务的解在统一搜索空间中进行遗传交叉,实现跨任务域隐式转移遗传信息。第三,提出基于多种群(Multi-Population)的进化多任务优化算法MP-EMT。与基于统一优化搜索策略的IKT-EMT不同,该算法可以考虑不同优化任务的不同问题偏好,从而进一步提高联合优化效率。首先,为每个任务分配一个种群,每个种群使用针对具体任务的表示解,不同任务采用不同搜索特性的优化策略分别进行优化搜索。其次,为了建立跨任务域的连接,将和的问题属性信息作为两个流行,并基于流行对齐技术获得相应的任务间映射关系。进一步,一个任务域中的优质解通过学习的任务间映射关系转换并注入到另一个任务中,实现显式遗传转移。
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