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隨著人工智能的應(yīng)用對(duì)計(jì)算資源的要求越來越高，移動(dòng)設(shè)備由于計(jì)算能力和存儲(chǔ)能量有限而無法處理這類有實(shí)時(shí)性需求的計(jì)算密集型應(yīng)用。移動(dòng)邊緣計(jì)算（ Mobile edge computing，MEC）可以在無線網(wǎng)絡(luò)邊緣提供計(jì)算卸載服務(wù)，達(dá)到縮短時(shí)廷和節(jié)約能源的目的。針對(duì)多用戶依賴任務(wù)卸載問題，在綜合考慮時(shí)延與能耗的基礎(chǔ)上建立用戶依賴任務(wù)模型，提出了基于延遲接受的多用戶任務(wù)卸載策略（ Multi- User Task Offloading Based on Delayed Acceptance， MUTODA），用于解決時(shí)延約束下最小化能耗的任務(wù)卸載問題。該策略通過非攴配的單用戶最優(yōu)卸載策略和解決資源競(jìng)爭的調(diào)整策略兩個(gè)步驟的不斷迭代，來解決多用戶任務(wù)卸載問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比基準(zhǔn)策略和啟發(fā)式策略，基于延遲接受的多用戶任務(wù)卸載策略能夠提高約8%的用戶滿意度，節(jié)約30%~50%的移動(dòng)終端能耗。
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