边缘计算中依赖任务的联合调度与缓存优化策略OA

为了解决依赖任务结构带来的调度复杂性及缓存资源利用不足的问题,提出了一种联合调度与缓存的优化策略。构建边、端计算模型,并以最小化系统总时延、能耗和负载方差增量为优化目标;设计一种支持动态依赖的层级化虚拟任务调度与优化算法,有效减少跨节点通信和资源消耗,同时确定全局最优调度序列;将该优化问题分解为资源分配和卸载及缓存决策两个子问题,利用凸优化理论求解资源分配,并引入基于任务类型价值的服务缓存策略,以提升缓存效率;设计一种任务卸载与服务缓存协同优化算法,通过迭代获得任务的最优卸载决策和缓存策略。仿真结果表明,该协同优化算法能够充分利用缓存资源,在确保依赖任务顺序的同时,有效降低系统时延与能耗,并提升系统的负载均衡性。