简介:在移动边缘云计算系统中重复覆盖的异构网络场景下,为了满足移动终端的任务卸载需求,同时降低终端任务卸载代价,提出基于演进博弈的云资源和计算资源联合分配方案(JRA-EG).同一个区域内具有任务卸载需求的终端形成一个种群,种群中终端通过选择不同的服务点(SPs)获得不同的无线资源和计算资源.为了建模与分析服务点选择与资源分配,建立了演进博弈模型.博弈的代价函数包括能耗代价、时延代价和经济代价.分别提出了基于复制动态的集中式算法和基于Q-learning的分布式算法求解演进均衡.仿真结果表明,所提的2种算法均能快速收敛至均衡解.与已有算法相比,JRA-EG方案节省了终端消耗能量,同时也降低了任务卸载时延.提出的方案能合理调度云资源和无线资源,从而有效降低终端的任务卸载代价.
简介:高等教育及其质量是一个多层次多因素交织构成的复杂巨系统。是否有可能借用经济领域的指数方法,比较简洁、及时、可靠地显示该系统运行及其质量现状、问题、变化与趋势等,以为各级政府和各级各类大学提供较为敏捷的质量监管l丁具和科学决策依据?信息科学云计算技术的最新进展,为此提供了坚实支持,也迫使高校信息资源共建共享的步伐提速前进。全国各省市相继成立的大学联盟,应该是率先联合构建和利用高等教育质量指数的最佳组织机构。这还只是整个教育系统资源基于云计算整合发展的先导。一个彻底打破传统观念、框架、模式、方式的巨大教育变革时代,已经山雨欲来,劲风满楼!