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公开(公告)号：CN111526495A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010324289.8
申请日：2020-04-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的车联网AoI优化任务卸载方法，包括：根据车辆并发任务过程各类型任务数量的变化，结合不同类型任务的特点，得到适应度评价函数模型；根据卸载任务自身特点以及并发任务对应任务车辆的状态，利用适应度评价函数模型，得到个体适应度值；根据当前个体适应度值，计算种群的适应度变异系数，调整遗传进化过程中的变异概率和交叉概率，实现AoI优化。相比于基于卸载任务类型或卸载任务到达基站时间的卸载方法，本发明基于改进遗传算法能在一定迭代次数内找到并发任务卸载过程中的最优响应顺序，有效地优化任务卸载过程中的AoI。
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公开(公告)号：CN111526495B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202010324289.8
申请日：2020-04-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的车联网AoI优化任务卸载方法，包括：根据车辆并发任务过程各类型任务数量的变化，结合不同类型任务的特点，得到适应度评价函数模型；根据卸载任务自身特点以及并发任务对应任务车辆的状态，利用适应度评价函数模型，得到个体适应度值；根据当前个体适应度值，计算种群的适应度变异系数，调整遗传进化过程中的变异概率和交叉概率，实现AoI优化。相比于基于卸载任务类型或卸载任务到达基站时间的卸载方法，本发明基于改进遗传算法能在一定迭代次数内找到并发任务卸载过程中的最优响应顺序，有效地优化任务卸载过程中的AoI。
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