一种基于蛇优化策略的边缘计算卸载方法

一种基于蛇优化策略的边缘计算卸载方法。本方法研究了在超密集网络环境下，结合移动边缘计算的计算卸载与资源分配问题。针对该问题，提出了一种新的求解方案。在算法部分，详细介绍了蛇优化算法的原理、步骤以及如何通过引入振荡因子改进原算法以增强全局搜索能力和收敛速度。改进的算法通过仿真实验验证了其有效性和优越性。在理想和真实场景下的实验结果表明，改进蛇优化算法在处理任务卸载和资源分配问题上具有更好的性能，能够在较少的迭代次数内达到较优的系统时延，并在用户设备数量增加时表现出更好的扩展性。与现有一些方法相比，本方法能够显著提升MEC集系统的性能，为5G网络中复杂场景下的资源管理提供了有效的解决方案。