移动边缘计算任务卸载与资源分配优化研究

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。

随着技术的进步，基于免疫算法的认知无线电资源分配研究正逐步深入探索和优化。

云计算任务调度是云计算管理中的关键问题之一，对于提高云计算系统的性能和资源利用率具有重要意义。深入探讨了云计算任务调度的研究现状、方法及未来展望。在研究现状部分，介绍了基于FIFO、基于优先级和基于机器学习等多种调度策略；在方法部分，对理论分析和实验分析进行了详细说明；在成果部分，总结了各种调度策略的优化效果；在未来展望部分，探讨了混合调度策略、动态调整和强化学习等新的研究方向。

LODCO算法是在论文“使用能量收集设备进行移动边缘计算的动态计算LODCO Algorithm”中提出的，相关MATLAB代码为LODCO.m。基于LODCO的贪婪算法LODCO-Based Greedy Algorithm和epsilon-Greedy算法LODCO-Based epsilon-Greedy Algorithm分别在论文“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的执行成本和公平性优化”中描述，并附有相应的MATLAB代码LODCO_based_Greedy.m和LODCO_based_e_Greedy.m。另外，基于贪心策略的基于LODCO的遗传算法LODCO-Based Genetic Algorithm with Greedy Policy也在相同论文中提及。

本研究主要探讨针对移动群智感知的任务分发方法，提出一种新的参与者选择策略：多任务并发的参与者优选。与传统方法不同的是，选定的参与者能够在规定时间内同时完成多个任务，从而有效降低群智平台的成本。引入了MultiTasker方法，选择最佳的参与者集合，使得任务完成时参与者的移动总距离最短，同时优化用户资源利用效率。研究设计了三种算法：T-Random、T-Most和PT-Most，分别以任务为中心和用户为中心进行参与者选择。通过大规模真实数据集的实验评估，分析了任务分布和执行时间等因素对参与者选择的影响。

组合问题中的分支限界法任务分配问题的讨论。主讲人是郭嘉明和张旋。

整数优化matlab命令[X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA] = INTLINPROG(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB) 最小化 f‘x，满足条件 Aeqx = beq 和 A*x <= 0。LB 和 UB 分别是变量 x 的下界和上界限制。

Yarn 的内存分配与管理涉及 ResourceManage、ApplicationMaster 和 NodeManager 三个核心组件，优化策略也围绕着这些组件展开。Container 作为运行 MapReduce 任务的容器，在 Yarn 的资源管理中扮演着重要角色，其内部机制值得深入探究。

以下是关于Oracle内存分配与调整的一些实用技巧，适用于Oracle管理员。 内存管理：Oracle数据库的内存管理由多个组件组成，包括SGA（系统全局区）和PGA（程序全局区）。理解这些组件的作用是进行内存调优的基础。 SGA：系统全局区是Oracle实例的共享内存区域，其中存储了数据库缓存、重做日志缓冲区等重要内容。合理设置SGA的大小，可以提升数据库的性能，避免频繁的磁盘I/O操作。 PGA：程序全局区用于存储与客户端会话相关的内存结构，例如排序操作和游标缓存。优化PGA内存使用有助于减少内存溢出，提高查询效率。 自动内存管理：Oracle提供了AMM（自动内存管理）功能，允许数据库根据负载自动调整内存分配。使用AMM时，可以通过设置MEMORY_TARGET和MEMORY_MAX_TARGET来控制总内存的分配。 内存调整：通过调整DB_CACHE_SIZE、SHARED_POOL_SIZE等参数，可以细化内存使用，从而提高数据库的响应速度。 监控与调优：定期监控内存使用情况，查看Oracle的v$sgainfo和v$pgastat视图，检查内存分配是否合理，及时调整以避免性能瓶颈。