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一种基于用户偏好的移动计算卸载决策算法.pdf

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第26卷,第5期中国传媒大学学报(自然科学版)Vol26,No5

2019年10月JOURNALOFCOMMUNICATIONUNIVERSITYOFCHINA(SCIENCEANDTECHNOLOGY)Oct,2019

一种基于用户偏好的移动计算卸载决策算

蒋青苗

(中国传媒大学信息与通信工程学院ꎬ北京100024)

摘要:移动计算卸载可以通过互联网将智能手机端中的计算密集型应用程序传输到服务器端运行并返回结果ꎬ有

助于提升智能手机的性能ꎮ移动计算卸载决策算法往往只重视客观指标ꎬ而不考虑用户的个性化需求ꎮ本文提出

了一种基于用户偏好的计算卸载算法ꎮ首先ꎬ结合机器学习算法设计和训练了一个用户模型对用户的个性化卸载

需求进行预测ꎮ然后ꎬ通过系数调整ꎬ将影响移动计算卸载的用户主观因素与客观指标相结合ꎬ构建了系统运行时

的动态网络流图ꎮ最后ꎬ结合最小割算法对移动端应用程序进行划分ꎮ实验结果表明ꎬ本文提出的卸载决策算法

不仅比贪婪卸载算法更能满足用户个性化需求ꎬ而且在大数据量的情况下ꎬ算法的执行时间甚至优于直接在云服

务器端运行ꎮ

关键词:移动计算卸载ꎻ用户个性化需求ꎻ机器学习ꎻ最大流最小割

中图分类号:TP3393.0文献标识码:A文章编号:1673-4793(2019)05-0070-08

ADecisionMakingAlgorithmofMobileComputational

OffloadingBasedonUserPersonalizedRequirements

JIANGQing ̄miao

(InformationEngineeringschoolꎬCommunicationUniversityofChinaꎬBeijing100024)

Abstract:Mobilecomputationaloffloadingcanimprovetheperformanceofsmartphonebytransferringthe

compute-intensiveapplicationsonthesmartphonetotheserversideandreturningresultsviathenet ̄

work.Mobilecomputionaloffloadingdecisionmakingalgorithmsmostlyfocusonobjectiveindicatorsꎬre ̄

gardlessoftheusersindividualneeds.Thispaperproposesacomputationaloffloadingalgorithmbasedon

userpreferences.Firstꎬausermodelisdesignedandtrainedinconjunctionwithmachinelearningalgo ̄

rithmstopredicttheuserspersonalizedoffloadingneeds.Thenꎬthroughthecoefficientadjustmentꎬthe

subjectivefactorsaffectingthemobilecomputationaloffloadingarecombinedwiththeobjectiveindicators

toconstructadynamicrun-timenetworkflowgraph.Finallyꎬthemobileapplicationispartitionedbythe

Min-cutalgorithm.Theexperimentalresultsshowthattheproposedoffloa

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