资源受限环境下的智能终端任务卸载方法

来源：计算机工程与应用杂志2025年第24期北京时间：

作者：陈学硕, 毛玉星, 徐宜航, 杨文超, 雷波铮

单位：重庆大学 电气工程学院，重庆 400044

摘要：针对一般的移动边缘计算（mobile edge computing，MEC）模式在无边缘服务器情况下资源紧张，计算需求得不到满足的问题，研究智能终端（smart terminal，ST）资源和计算任务建模方法，并设计启发式算法生成任务卸载方案。提出轻量级的计算任务-ST资源匹配模型，让ST间的任务交互不再依赖消耗资源较多的虚拟化技术。通过挑选合适的ST充当边缘节点，整合所有ST的资源及任务信息，并设计基于最佳亲本保留的分组遗传算法（grouped genetic algorithm based on best-parent preservation，GGABP），优化多个ST以相互卸载方式完成所有任务的效率。仿真结果表明，GGABP的稳定性、快速性、可拓展性均优于对比算法，所提方法能充分利用ST的资源并满足其任务卸载需求。

关键词：物联网,边缘计算,任务卸载,资源管理,启发式算法