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第４１卷第８期计算机应用与软件Ｖｏｌ４１Ｎｏ．８
２０２４年８月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＡｕｇ．２０２４
一种用户聚集场景下的层级计算卸载策略
陶聪张红梅张向利钟楠
（桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室广西桂林５４１００４）
摘要现有的边缘计算研究集中于无线资源分配和计算资源分配，而对用户聚集场景下的边缘协同问题研
究较少。针对此问题提出一种用户聚集场景下的层级计算卸载策略。该策略采用ＦＳＡＭＣＳ解决多重基站信号
覆盖下的用户终端卸载节点选择问题；设计一种层级结构的启发式区域计算卸载算法，能够有效提高用户聚集场
景下限定时间内完成的任务数量，并减少了用户卸载总时延。实验结果表明，与其他卸载方法相比，该策略的用
户任务在限定时间内成功计算完成率最高提高３２．７百分点，卸载总时延最高减少４３．３％。
关键词边缘计算计算卸载资源分配协同计算层级调度
中图分类号ＴＰ３文献标志码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２４．０８．０１５
ＡＨＩＥＲＡＲＣＨＩＣＡＬＣＯＭＰＵＴＩＮＧＯＦＦＬＯＡＤＩＮＧＳＴＲＡＴＥＧＹ
ＦＯＲＵＳＥＲＡＧＧＲＥＧＡＴＩＯＮＳＣＥＮＡＲＩＯＳ
ＴａｏＣｏｎｇＺｈａｎｇＨｏｎｇｍｅｉＺｈａｎｇＸｉａｎｇｌｉＺｈｏｎｇＮａｎ
（ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＣｏｇｎｉｔｉｖｅＲａｄｉｏａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＧｕｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
Ｇｕｉｌｉｎ５４１００４，Ｇｕａｎｇｘｉ，Ｃｈｉｎａ）
ＡｂｓｔｒａｃｔＥｘｉｓｔｉｎｇｅｄｇｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｆｏｃｕｓｏｎｗｉｒｅｌｅｓｓｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｒｅｓｏｕｒｃｅ
ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｉｎｕｓｅｒａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｓｃｅｎａｒｉｏｓｉｓｉｇｎｏｒｅｄ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｉｓ
ｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｏｆｆｌｏａｄｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒｕｓｅｒａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｓｃｅｎａｒｉｏｓ．Ｔｈｅｓｔｒａｔｅｇｙ
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ｃｏｖｅｒａｇｅ，ａｎｄｄｅｓｉｇｎｅｄａｈｅｕｒｉｓｔｉｃｒｅｇｉｏｎａｌｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｏｆｆｌｏａｄｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈａｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｗｈｉｃｈｗａｓ
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ｒｅｄｕｃｅｔｈｅｔｏｔａｌｕｓｅｒｏｆｆｌｏａｄｉｎｇｄｅｌａｙ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｔｈｅｒｏｆｆｌｏａｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｉｓ
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ｐｏｉｎｔｓａｎｄｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｔｏｔａｌｏｆｆｌｏａｄｉｎｇｄｅｌａｙｂｙｕｐｔｏ４３．３％．
ＫｅｙｗｏｒｄｓＥｄｇｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｏｆｆｌｏａｄｉｎｇＲｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔ
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