《表1 数据范围及参数设定》

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《面向优先级用户的移动边缘计算任务调度策略》

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本文通过MATLAB实验平台完成调度策略的仿真，对任务数量为10～100个数据的10组任务进行了对比实验，根据经验值[8～10，13]对仿真实验时相关参数进行设置，如表1所示，利用MATLAB仿真平台产生设置范围内的随机数模拟相应需要计算的任务数据参数。仿真过程根据待处理任务的数据量、任务的优先级，通过使用调度算法，为各个任务匹配相应计算能力的边缘服务器进行计算，得出计算时延、各个算法的计算成功率。由移动端与边缘服务器的计算量级可知，服务器的计算能力远高于移动终端的计算能力，可以节约较多计算时间，进一步印证了需要将任务卸载至服务器计算，而非在本地计算的必要性。在将任务卸载至边缘服务器进行计算的基础上，本文提出的算法与传统的min-min和max-min调度算法以及高优先级（HPF）[16]调度策略的算法进行了对比。高优先级调度算法即按照任务的优先级降序顺序对任务进行资源分配，总能够保证优先级较高的任务获得足够的计算资源进行计算处理。仿真中比较了在处理相同数据量任务时，使用不同的调度策略所消耗的计算时间及不同计算能力的服务器负载情况，并对比了由移动端、边缘服务器组成的系统整体在不同调度算法下消耗的能量值。