基于二进制粒子群算法的计算卸载策略求解代码

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布

techDM

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文章标签：算法 python linux matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/techDM/article/details/132242536

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本文提出了一种基于二进制粒子群算法（BPSO）的计算卸载策略，该策略有助于移动设备处理资源密集型任务。BPSO算法通过迭代更新粒子位置和速度来寻找最优计算卸载方案。目标函数为任务权重的加权和，权重反映了任务的重要性。在Matlab中实现BPSO算法，通过示例展示了算法能有效确定哪些任务应分配到云端执行，从而验证了BPSO算法在解决计算卸载问题中的效率。

基于二进制粒子群算法的计算卸载策略求解代码

近年来，计算卸载技术已经成为一种流行的解决方案，可以帮助移动设备在处理资源密集型任务时减轻负担。而如何实现高效的计算卸载策略是一个重要的研究方向。本文提出了一种基于二进制粒子群算法（binary particle swarm optimization, BPSO）的计算卸载策略求解方法。

BPSO是PSO算法的一种改进形式，采用二进制编码来表示搜索空间中的每个粒子。在每次迭代中，粒子会根据自身的历史最优位置和全局最优位置进行更新。同时，每个粒子的速度也受到限制，以确保它们不会走出搜索空间。

我们的计算卸载问题可以用以下的目标函数来描述：

$\min f(x)=\sum_{i=1}^{m} {w_i*x_i}$

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进制粒子群算法在计算卸载策略求解中的应用

TechInk的博客

09-13

149

通过合理的计算卸载策略，可以减轻移动设备的计算负担，延长电池寿命，并提高用户体验。计算卸载策略的目标是在满足计算任务的响应时间要求的同时，最小化能耗。在实际应用中，可以根据计算任务的特点和移动设备、云服务器的性能参数来定义适应度函数、更新速度的方法以及约束条件。通过进制粒子群算法，我们可以有效地求解计算卸载策略问题，优化移动设备的性能和能耗。在计算卸载策略求解中，可以将每个粒子视为一个计算卸载策略的解，并通过优化粒子群的位置来寻找最优的计算卸载策略。进制粒子群算法在计算卸载策略求解中的应用。

基于二进制粒子群算法（BPSO）的计算卸载策略求解matlab代码

matlab_dingdang的博客

02-18

714

基于移动边缘计算(MEC)环境下的计算卸载技术有效缓解了传统无线网络数据中心的处理压力,提升了系统服务质量.针对计算密集型任务卸载使得移动终端设备能量消耗大的问题,提出了一种基于二进制粒子群算法(BPSO)的计算卸载策略.

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基于二进制粒子群算法（BPSO）的计算卸载策略求解（一）

WK158291422的博客

01-08

1761

粒子群法以及二进制粒子群算法简介，计算卸载策略的求解

二进制RPM卸载

Arlo的博客

06-07

445

卸载也是由依赖性的。比如，在安装的时候，要先安装httpd软件包，在安装httpd的功能模块mod_ssl包。那么在卸载的时候，一定要先卸载mod_ssl软件包，在卸载httpd软件包，否则就会报错。卸载格式非常简单，命令格式如下： [root@localhost ~]# rpm -e 包名选项说明 -e 卸载（erase）如果不按依赖性卸载，就会报依赖性错误。当然，卸载命令是支持“–nodeps”选项的，可以不检测依赖性直接卸载。但是，如果这样做，则很可能导致其他软件包无法正常

基于无人机辅助边缘计算系统的节能卸载策略

renhongxia1的博客

05-24

1544

源自：《系统工程与电子技术》作者：余雪勇朱烨邱礼翔朱洪波针对复杂地形中地面基础设施无法有效提供可靠通信和密集算力的问题,首先提出一种基于无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)托管计算资源的卸载方案。考虑用户终端的计算需求,计算任务的时延约束,以及UAV的能量约束,构建了一种以最小化用户终端计算和卸载能耗为目标的UAV辅助边缘计算模型。

DROO源码及论文学习

weixin_44358770的博客

07-17

2775

MEC网络，以时间间隔来划分整个网络的运行过程，包括三种行为，计算卸载(WD->AP)和充能过程(AP-WD)，行为在一个时间间隔内进行，Download行为是返回卸载的结果，这是一个时分复用的网络，所有的行为都在一个频带内进行，因此对于一个ap下的所有节点，必须规划整个的过程。整个问题为最大化计算速率，肢解成两个部分，包括问题1，计算卸载策略，问题二，资源分配。问题一用深度强化学习，问题二用一维双截面搜索。...

基于二进制粒子群算法（BPSO）的计算卸载策略求解（二）

WK158291422的博客

01-08

943

基于二进制粒子群算法的计算卸载策略的求解

基于二进制粒子群算法（BPSO）的计算卸载策略求解matlab代码.zip

02-19

二进制粒子群优化算法（Binary Particle Swarm Optimization, BPSO）是一种启发式搜索算法，源于经典的粒子群优化（PSO）算法。在经典PSO中，粒子在多维空间中移动，通过调整速度和位置来寻找全局最优解。而在BPSO中...

代码随想录 63.不同路径Ⅱ

m0_63814538的博客

11-24

330

4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。

算法：二叉搜索树的最近公共祖先

czlczl20020925的博客

11-24

432

下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。

算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）

lingran__的博客

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869

本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。

Anyview数据结构第一章（按需自取）

2302_79085918的博客

11-22

504

【代码】Anyview数据结构第一章（按需自取）

竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现

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fengfuyao985的博客

11-25

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小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。

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算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识

2301_79248256的博客

11-24

599

本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。

D3QN+PER机制算法

2301_79815102的博客

11-22

770

Dueling Network是一种深度强化学习网络架构，将Q值分解为状态价值函数V(s)和优势函数A(s,a)。V(s)评估状态本身的好坏（标量输出），A(s,a)衡量各动作的相对优势（向量输出）。通过共享编码器和两个独立分支分别学习V(s)和A(s,a)，最后聚合层采用减去优势均值的约束方式计算最终Q值。这种架构能更高效地学习状态价值，提升策略表现，常与Double DQN和PER机制结合使用（如D3QN+PER算法）。

基于BPSO的计算卸载策略求解MATLAB仿真

首先，从标题“基于二进制粒子群算法（BPSO）的计算卸载策略求解matlab代码”可以看出，其核心目标是在一个由本地设备与边缘服务器构成的混合计算架构中，决定哪些计算任务应当保留在本地执行，哪些应被“卸载”至...