基于移动云计算的计算迁移能效算法_谢兵

移动云计算可以通过计算迁移提高移动设备的执行效率和能效。计算迁移的关键挑战是如何选择合适的云站点，这一问题属于 NP 难度。针对这一挑战，提出了一种能效优化的计算迁移算法，优化执行时间和成本，同时满足截止期限和预算限制。

算法的第一步通过CTTPO（Cost-Time Tradeoff Path Optimization）算法，将应用程序分为迁移模块和非迁移模块。迁移模块在云端站点执行，而非迁移模块在移动设备上执行。该方法根据用户的时间与成本偏好，合理分配负载，并减少本地能耗。

第二步，算法使用MTS（Migration Task Scheduling）算法，结合TLO（Teaching-Learning-Based Optimization）方法，优化云端站点间的迁移任务调度。该优化策略确保云资源得到高效利用，从而提升整体执行效率。

，设计了ESM（Efficiency Scaling Method）算法，通过动态调整云端站点性能，实现多站点间的能效优化。这一方法利用电源管理技术，进一步降低应用执行过程中的能耗。

实验结果表明，该算法在执行效率、执行成本及能耗方面优于对比算法。通过对两种随机应用结构的仿真验证，进一步证明了该算法的有效性。此研究对提高移动云计算中的计算迁移策略具有重要意义，尤其是在资源受限的移动设备上，可以有效延长电池寿命，提高服务质量和用户满意度。