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公开(公告)号：CN116862376A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310852924.3
申请日：2023-07-12
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/087 , G06F9/50 , G06N3/126
Abstract: 基于AbYSS的仓储基站组的计算迁移方法、装置和电子设备，先通过初始化阶段对种群最大迭代数、变异概率进行初始化。初始种群再通过子集生成、个体组合、个体改进以及更新参考集方法等步骤得到新的解决方案，新的解决方案同时联合盲区内外的目标函数，并不断的与外部存档中的解决方案进行占优比较。经过不断地循环迭代最终在外部存档中得到分布均匀的帕累托最优解即最优的计算迁移策略。其中，考虑到边缘服务器服务范围有限而产生的盲区问题，本发明采用了小型基站组为盲区内的设备提供服务，并同时考虑基站组协同处理盲区内计算任务的机制。本发明的优点在于在考虑仓储内盲区设备需求的同时，对仓储内智能设备产生的任务进行合理的计算迁移，最终联合优化了智能设备的时延、能耗以及服务器集群的资源利用率以及负载均衡多个目标。
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公开(公告)号：CN111813506B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010693095.5
申请日：2020-07-17
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法资源感知计算迁移方法，所述方法包括：对输入的每一个工作流中的子任务的前驱后继关系进行判断然后对每个工作流进行整合重构，得到复杂工作流的全局模型；基于粒子群优化算法，以系统能耗和时延为优化目标，通过迭代不断更新粒子速度、粒子位置以及粒子适应度函数，最终得到多目标优化后粒子的迁移策略；根据当前的系统能耗、系统时延以及边缘服务器的资源利用率，进一步地，在每一次迁移策略确定后对系统进行新一轮的资源配置，实现能耗、时延以及资源利用率三目标优化。本发明在面对用户端产生的较为复杂的任务时，仍可以为用户提供质量较高的服务，且可以实现对服务器的负载进行平衡的功能，计算简单快速。
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公开(公告)号：CN112214301B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011179166.6
申请日：2020-10-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种面向智慧城市基于用户偏好的动态计算迁移方法及装置，方法包括：对输入任务的集合进行初始化，同时，规定算法停止标准、种群最大迭代次数、每一个粒子的邻域向量集合的个数、种群初始迁移策略并定义算法中需要用到的一组权重向量集合；然后，基于MOEA/D算法，以优化用户端移动设备任务从产生到完成期间的总能耗和总时延为目标，对任务的迁移策略进行不断更新；同时为了满足用户的需求，并加入精英策略，可以根据用户的需求和偏好有向改变；采用精英策略，在满足用户偏好的同时，综合考虑任务处理产生的能耗和时延，在MEC环境下为用户任务制定合适的计算迁移策略，达到多目标优化的目的。
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公开(公告)号：CN111813506A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010693095.5
申请日：2020-07-17
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法资源感知计算迁移方法，所述方法包括：对输入的每一个工作流中的子任务的前驱后继关系进行判断然后对每个工作流进行整合重构，得到复杂工作流的全局模型；基于粒子群优化算法，以系统能耗和时延为优化目标，通过迭代不断更新粒子速度、粒子位置以及粒子适应度函数，最终得到多目标优化后粒子的迁移策略；根据当前的系统能耗、系统时延以及边缘服务器的资源利用率，进一步地，在每一次迁移策略确定后对系统进行新一轮的资源配置，实现能耗、时延以及资源利用率三目标优化。本发明在面对用户端产生的较为复杂的任务时，仍可以为用户提供质量较高的服务，且可以实现对服务器的负载进行平衡的功能，计算简单快速。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111984419B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010886685.X
申请日：2020-08-28
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了计算机技术领域的一种边缘环境可靠性约束的复杂任务计算迁移方法，包括：步骤S10、获取任务集合构建复杂工作流模型；步骤S20、基于复杂工作流模型构建父代种群并进行初始化；步骤S30、基于父代种群生成混合种群；步骤S40、利用第三代非支配排序遗传算法对混合种群的个体进行排序后，构成若干个非支配层；步骤S50、计算混合种群各优化目标的极值点；步骤S60、基于各极值点构建三维坐标平面，计算坐标轴至三维坐标平面的截距值，利用所述截距值以及非支配层对父代种群进行迭代更新。本发明的优点在于：在满足时延和系统能耗双重可靠性约束条件的同时，实现对复杂任务的系统能耗、时延以及资源利用率进行多目标优化。
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公开(公告)号：CN111984419A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010886685.X
申请日：2020-08-28
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了计算机技术领域的一种边缘环境可靠性约束的复杂任务计算迁移方法，包括：步骤S10、获取任务集合构建复杂工作流模型；步骤S20、基于复杂工作流模型构建父代种群并进行初始化；步骤S30、基于父代种群生成混合种群；步骤S40、利用第三代非支配排序遗传算法对混合种群的个体进行排序后，构成若干个非支配层；步骤S50、计算混合种群各优化目标的极值点；步骤S60、基于各极值点构建三维坐标平面，计算坐标轴至三维坐标平面的截距值，利用所述截距值以及非支配层对父代种群进行迭代更新。本发明的优点在于：在满足时延和系统能耗双重可靠性约束条件的同时，实现对复杂任务的系统能耗、时延以及资源利用率进行多目标优化。
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公开(公告)号：CN118055119A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311717605.8
申请日：2023-12-14
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非欧几何架构的边缘赋能工业物联网服务调度方法，包括：S1，获取网络环境与任务信息；S2，结合网络环境与任务信息，建立多优化目标的边缘赋能工业物联网服务调度模型并设置约束条件；S3，初始化算法参数；S4，构建混合种群；S5，基于非欧几何架构将边缘赋能工业物联网服务调度模型建模成为P维的非线性方程组，通过求解LP范数拟合得到最优超平面；S6，对个体进行自适应评估和筛选；S7，重复S4至S6直到算法达到最大迭代次数，获得最优服务调度策略。本发明考虑了边缘赋能IIoT中的服务调度问题，有效降低IIoT任务处理的时延、能耗和资源开销，与现有技术相比具有更高的精确度，能够对IIoT网络服务效益进行有效提高的调度策略。
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公开(公告)号：CN116881000A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310801837.5
申请日：2023-07-03
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智慧校园工作流应用的多目标计算迁移方法及装置，获取用户集合和用户的任务集合，构建工作流集合，根据用户集合和工作流集合随机初始化构建父代种群；基于父代种群进行二元锦标赛填充交配池，进行交叉变异生成子代种群；将父代种群加入子代种群生成混合种群，计算各解决方案的指标，根据各解决方案的指标对混合种群进行非支配排序，根据非支配排序结果迭代更新候选解；在迭代过程中，响应于确定所选出的下一代父代种群符合种群大小，构建用户关于各项指标的重要性程度的判断矩阵，基于判断矩阵计算符合用户偏好的指标权重，基于指标权重构建归一化方程，并通过归一化方程寻找出最优迁移策略，实现符合用户偏好的多目标优化。
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公开(公告)号：CN112214301A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011179166.6
申请日：2020-10-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种面向智慧城市基于用户偏好的动态计算迁移方法及装置，方法包括：对输入任务的集合进行初始化，同时，规定算法停止标准、种群最大迭代次数、每一个粒子的邻域向量集合的个数、种群初始迁移策略并定义算法中需要用到的一组权重向量集合；然后，基于MOEA/D算法，以优化用户端移动设备任务从产生到完成期间的总能耗和总时延为目标，对任务的迁移策略进行不断更新；同时为了满足用户的需求，并加入精英策略，可以根据用户的需求和偏好有向改变；采用精英策略，在满足用户偏好的同时，综合考虑任务处理产生的能耗和时延，在MEC环境下为用户任务制定合适的计算迁移策略，达到多目标优化的目的。
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