【摘 要】
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为了研究移动设备在多资源复杂环境下的能量消耗问题，提出一种针对移动边缘设备计算卸载的改进粒子群算法。首先基于多环境的移动设备能耗提出一种移动设备能量消耗的计算模型；其次针对计算资源分配问题设计一种可以用于衡量分配方案优劣的适应度算法；最后提出一种改进的粒子群算法，用于求解进一步降低移动边缘设备能耗分配方案的最优解。通过使用模拟仿真软件对多种卸载策略下移动设备能耗、系统响应时间等关键指标对比表明，本
【机 构】
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广东松山职业技术学院计算机与信息工程学院
【基金项目】
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广东省普通高校特色创新项目资助（2019GKTSCX041）； 广东省高职教育精品课程建设项目资助（粤教职函[2018]194.50）； 广东省韶关市科技计划（社会发展与农村科技专项）资金项目资助（韶科[2018]133号-2018SN041）；
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为了研究移动设备在多资源复杂环境下的能量消耗问题，提出一种针对移动边缘设备计算卸载的改进粒子群算法。首先基于多环境的移动设备能耗提出一种移动设备能量消耗的计算模型；其次针对计算资源分配问题设计一种可以用于衡量分配方案优劣的适应度算法；最后提出一种改进的粒子群算法，用于求解进一步降低移动边缘设备能耗分配方案的最优解。通过使用模拟仿真软件对多种卸载策略下移动设备能耗、系统响应时间等关键指标对比表明，本文算法在满足用户响应时间的前提下，在求解降低移动设备能耗调度分配方案最优解的过程中具有更优的表现。
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