一种基于自适应改进遗传算法的边缘计算任务卸载方法

本发明公开了一种基于自适应改进遗传算法的边缘计算任务卸载方法，旨在提升边缘计算环境下任务卸载策略的优化性能与适应能力。首先在真实边缘计算场景中进行连续采样，构建初始任务卸载策略种群；通过系统时延或能耗等指标评估适应度，引入轮盘赌算法与精英保留策略，确保优质个体的持续保留。在此基础上，提出基于适应度差异驱动的自适应交叉机制与基于适应度大小的自适应变异机制，实现策略间的高效经验共享与结构多样性的动态保持，增强算法对场景变化的响应能力。通过交叉与变异后的新种群迭代优化任务卸载策略，获得全局最优卸载方案。该方法具备良好的全局搜索能力与局部收敛性，适用于动态复杂的边缘计算环境中任务卸载优化问题。