一种基于K-shell影响力最大化的路径择优计算迁移算法

来源：计算机研究与发展杂志2021年第9期北京时间：

作者：乐光学,陈光鲁,卢敏,杨晓慧,刘建华,黄淳岚,杨忠明,

摘要：在移动边缘计算网络中，高效的计算迁移算法是移动边缘计算的重要问题之一.为了提高计算迁移算法性能，应用同类问题的相互转换性和最大化影响力模型，利用K-shell算法对边缘服务器进行等级划分，考虑边缘服务器负载过重问题，构建路径重叠(pathoverlap,PO)算法，引入通信质量、交互强度、列队处理能力等指标进行边缘服务器路径优化，将优化计算任务迁移路径问题转化为社会网络影响力最大化问题求解.基于K-shell影响力最大化思想，联合优化改进贪心与启发式算法，提出一种K-shell影响力最大化计算迁移(K-shellinfluencemaximizationcomputationoffloading,Ks-IMCO)算法，求解计算迁移问题.与随机分配(randomallocation,RA)算法、支持路径切换选择的(pathselectionwithhandovers,PSwH)算法在不同实验场景下对比分析，Ks-IMCO算法的能耗、延迟等明显提升，能有效提高边缘计算网络计算迁移的效率.

关键词：移动边缘计算, 计算迁移, 影响力最大化, 路径选择, K-shell,