【优化调度】基于粒子群实现面向物联网应用的动态请求调度优化附matlab代码和论文

简介: 【优化调度】基于粒子群实现面向物联网应用的动态请求调度优化附matlab代码和论文

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

⛄ 内容介绍

在 5G 时代,随着物联网 (IoT) 对计算和海量数据流量的需求日益增加,移动边缘计算 (MEC) 和超密集网络 (UDN) 被认为是两项赋能且极具发展前景的技术。所谓的超密集边缘计算(UDEC)。任务卸载作为一种有效的解决方案为 UDEC 网络中的移动用户提供了低延迟和灵活的计算。然而,边缘云上有限的计算资源和移动用户的动态需求使得将计算请求调度到适当的边缘云变得具有挑战性。为此,我们首先制定了移动用户的发射功率分配(PA)问题,以最小化能耗。使用拟凸技术,我们解决了 PA 问题,并提出了一种基于次梯度 (NCGG) 的非合作博弈模型。然后,我们将联合请求卸载和资源调度(JRORS)问题建模为一个混合整数非线性程序,以最小化请求的响应延迟。JRORS问题可以分为两个问题,即请求卸载(RO)问题和计算资源调度(RS)问题。因此,我们将JRORS问题作为一个双重决策问题进行分析,提出了一种基于i-NSGA-II的多目标优化算法,简称MO-NSGA。仿真结果表明,NCGG可以节省传输能耗,收敛性好,MO-NSGA在响应率方面优于现有方法,在动态UDEC网络中仍能保持良好的性能。我们将联合请求卸载和资源调度(JRORS)问题建模为一个混合整数非线性程序,以最小化请求的响应延迟。仿真结果表明,NCGG可以节省传输能耗,收敛性好,粒子群算法在响应率方面优于现有方法,在动态UDEC网络中仍能保持良好的性能。

⛄ 部分代码

% JRORS Problem

function W = JRORS(xqn,user_profile,alloted_bs,gunt,U,sig2,B,Iq,wq,Rc,Rqn,Tgq,Tbq,Tavg,PBS,PC)

W = 0;

for u = U

    n = alloted_bs(u);

    spunt = sum(user_profile);

    sgunt = sum(gunt);

    x = user_profile(u)*gunt(u,n)/(sig2 + (spunt*sgunt(n)) - (user_profile(u)*gunt(u,n)));

    vun = B*log2(1+x); % Uplink rate from mobile user u to BS n

    if xqn(u) == 1

           tqup = Iq/vun; % Uplink transmission time of request q to BS n

    else

           tqup = Iq/vun; % Uplink transmission time of request q to BS n

    end

    if xqn(u) == 1

           tqpro = wq/Rqn(u,1); % Process time of request q at BS

    else

           tqpro = wq/Rc; % Process time of request q at BS

    end

    tq = tqup + tqpro ; % Total response time of request q

    alpha = 0.15;

    if tq <= Tgq

           kq = 1; % Edge system utility

    elseif Tgq < tq & tq <= Tavg

           kq = 1 - 1/(1 + exp(alpha*(Tavg - tq)/(Tavg - Tgq)));

    elseif tq > Tbq

           kq = 0;

    else

           kq = 1/(1 + exp(alpha*(tq - Tavg)/(Tbq - Tavg)));

    end

    if xqn(u) == 1

           eprot = PBS*tqpro;

    else

           eprot = PC*tqpro;

    end

    cq = 10*alpha*(exp(((user_profile(u) * tqup) + eprot)/10) - exp((user_profile(u) * tqup)/10)); % Edge system cost for processing request q

    epsilon = 0.99;

    eq = epsilon*kq + (1-epsilon)*eprot; % Extra cost of offloading to macro BS

    W = W + (xqn(u)*(kq - cq)) - ((1-xqn(u))*eq); % System Welfare

end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] Hu S ,  Li G . Dynamic Request Scheduling Optimization in Mobile Edge Computing for IoT Applications[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2020, 7(2):1426-1437.

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除


相关实践学习
阿里云AIoT物联网开发实战
本课程将由物联网专家带你熟悉阿里云AIoT物联网领域全套云产品,7天轻松搭建基于Arduino的端到端物联网场景应用。 开始学习前,请先开通下方两个云产品,让学习更流畅: IoT物联网平台:https://iot.console.aliyun.com/ LinkWAN物联网络管理平台:https://linkwan.console.aliyun.com/service-open
相关文章
|
9月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
394 8
|
9月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
基于OFDM技术的水下声学通信多径信道图像传输研究(Matlab代码实现)
基于OFDM技术的水下声学通信多径信道图像传输研究(Matlab代码实现)
393 8
|
9月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
774 0
|
9月前
|
算法 定位技术 计算机视觉
【水下图像增强】基于波长补偿与去雾的水下图像增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强】基于波长补偿与去雾的水下图像增强研究(Matlab代码实现)
1095 0
|
9月前
|
算法 机器人 计算机视觉
【图像处理】水下图像增强的颜色平衡与融合技术研究(Matlab代码实现)
【图像处理】水下图像增强的颜色平衡与融合技术研究(Matlab代码实现)
290 0
|
9月前
|
新能源 Java Go
【EI复现】参与调峰的储能系统配置方案及经济性分析(Matlab代码实现)
【EI复现】参与调峰的储能系统配置方案及经济性分析(Matlab代码实现)
288 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 测试技术
基于CEEMDAN-VMD-BiLSTM的多变量输入单步时序预测研究(Matlab代码实现)
基于CEEMDAN-VMD-BiLSTM的多变量输入单步时序预测研究(Matlab代码实现)
347 8
|
9月前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
基于导向滤波的暗通道去雾算法在灰度与彩色图像可见度复原中的研究(Matlab代码实现)
基于导向滤波的暗通道去雾算法在灰度与彩色图像可见度复原中的研究(Matlab代码实现)
458 8
|
9月前
|
编解码 运维 算法
【分布式能源选址与定容】光伏、储能双层优化配置接入配电网研究(Matlab代码实现)
【分布式能源选址与定容】光伏、储能双层优化配置接入配电网研究(Matlab代码实现)
785 12
|
9月前
|
人工智能 数据可视化 网络性能优化
【顶级SCI复现】虚拟电厂的多时间尺度调度:在考虑储能系统容量衰减的同时,整合发电与多用户负荷的灵活性研究(Matlab代码实现)
【顶级SCI复现】虚拟电厂的多时间尺度调度:在考虑储能系统容量衰减的同时,整合发电与多用户负荷的灵活性研究(Matlab代码实现)
292 9

相关产品

  • 物联网平台