【摘 要】
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为了满足用户日益增长的计算密集型和时延敏感型服务需求，同时最小化计算任务的处理成本，在时延约束下，该文针对超密集异构边缘计算网络，构建了有关任务卸载、无线资源管理、计算资源块分配的联合优化问题。考虑到所规划的问题具有非线性和混合整数的形式，且为满足约束条件及提升算法收敛速率，通过改进分层自适应搜索（HAS）算法设计了混合粒子群优化（HPSO）算法来求解所提出的问题。仿真结果表明，HPSO算法明显优
【基金项目】
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国家自然科学基金（61861017,61861018,61961020,62171119）； 国家重点研究开发计划（2020YFB1807201）～～；
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为了满足用户日益增长的计算密集型和时延敏感型服务需求，同时最小化计算任务的处理成本，在时延约束下，该文针对超密集异构边缘计算网络，构建了有关任务卸载、无线资源管理、计算资源块分配的联合优化问题。考虑到所规划的问题具有非线性和混合整数的形式，且为满足约束条件及提升算法收敛速率，通过改进分层自适应搜索（HAS）算法设计了混合粒子群优化（HPSO）算法来求解所提出的问题。仿真结果表明，HPSO算法明显优于现有算法，能有效降低任务处理成本。
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