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⛄ 内容介绍
针对移动边缘计算（MEC）车联网计算卸载系统，考虑并发多个多优先级计算任务以及MEC服务器资源负载不均的情况，提出基于遗传算法的卸载策略GAOS。根据车辆速度、MEC覆盖情况以及计算任务特性，为不同优先级的计算任务设置权重。在此基础上，对车载计算任务进行编码，将优化问题转化为背包问题，并通过遗传算法求解得到最佳卸载策略。
⛄ 部分代码
%% 复制操作
function newx = copyx(pop, fitvalue,popsize ) %传进来二进制串和对应适应度
% 按照PPT的轮盘赌策略对个体复制
newx = pop; %只是起到申请一个size为pop大小空间的作用，newx之后要更新的
i = 1; j = 1;
p = fitvalue / sum(fitvalue) ;
Cs = cumsum(p) ;
R = sort(rand(popsize,1)) ; %每个个体的复制概率
while j <= popsize
if R(j) < Cs(i)
newx(j,:) = pop(i,:) ;
j = j + 1;
else
i = i + 1;
end
end
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]张敏辉, 赖麟, 孙连海. 基于遗传算法的研究与Matlab代码的实现[J]. 四川教育学院学报, 2012.
