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MATLAB环境下边缘计算网络中多用户卸载的仿真代码.zip

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本资源包含在MATLAB环境中进行边缘计算网络下多用户任务卸载仿真的源代码，适用于研究和学习边缘计算中的数据处理与优化问题。 边缘计算网络中多用户卸载的仿真代码_MATLAB_.zip

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  • MATLAB环境下边缘计算网络中多用户卸载的仿真代码.zip
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    本资源包含在MATLAB环境中进行边缘计算网络下多用户任务卸载仿真的源代码，适用于研究和学习边缘计算中的数据处理与优化问题。 边缘计算网络中多用户卸载的仿真代码_MATLAB_.zip
     
  • 边缘计算环境下隐私保护的卸载策略探讨_陈涛.caj
    优质
    本文探讨了在边缘计算环境中如何有效实施数据卸载策略以保护用户隐私。作者陈涛分析了现有技术的局限性，并提出了新的解决方案，旨在平衡计算效率与隐私安全之间的关系。 边缘计算场景中的隐私保护卸载策略研究是陈涛撰写的一篇文章。该文探讨了在边缘计算环境中如何有效实施隐私保护措施以及相应的数据卸载策略。
     
  • BiJOR2_基于双层优化的边缘计算卸载算法_边缘计算_计算卸载
    优质
    本文提出了一种基于双层优化的边缘计算卸载算法，旨在提高边缘计算环境下的任务执行效率和资源利用率，特别适用于移动设备中的计算密集型应用。 在协同移动边缘计算环境中提出了一种双层优化方法用于联合卸载决策和资源分配。
     
  • 物联网环境下的边缘计算资源分配
    优质
    本研究聚焦于在物联网环境中优化边缘计算中的资源分配策略，旨在提高效率和响应速度的同时减少能耗。 Three-Dynamic-Pricing-Schemes-for-Resource-Allocation-of-Edge-Computing-for-IoT-Environment-master.zip
     
  • 基于深度神经网络的任务卸载策略与边缘计算Matlab仿真源码（含能耗及成本优化）.zip
    优质
    本资源提供了一套基于深度神经网络的任务卸载策略与边缘计算技术的MATLAB仿真源码，涵盖能耗和成本优化算法。适合研究智能计算和通信系统的学生和科研人员使用。 基于深度神经网络实现卸载策略、边缘计算、任务卸载、能耗优化及成本优化的MATLAB仿真源码.zip文件已通过导师指导并获得97分高分评价，适用于课程设计与期末大作业项目。该资源无需修改即可直接使用，并确保能够正常运行。
     
  • 车联网边缘计算仿真平台.zip
    优质
    本项目为一款专注于车联网技术研究与应用开发的边缘计算仿真平台。通过模拟真实交通场景，助力开发者优化车辆间通信及数据处理性能。 仿真技术利用计算机模型来复现实际系统，并进行实验研究。通过建立数学或物理模型模拟真实世界中的各种系统并对其进行分析与优化。该技术在航空航天、军事、工业及经济等多个领域发挥着重要作用。 仿真技术的发展始于20世纪初，最初应用于水利模型和实验室工作。随着计算机技术的进步，特别是在50年代至60年代期间，仿真技术被广泛运用于航空、航天以及原子能等领域，并推动了这些领域的技术创新与发展。 进行仿真的硬件设备包括模拟计算机、数字计算机及混合型计算机等类型；而软件则涵盖各种仿真程序、语言和数据库管理系统。例如SimuWorks平台就提供了从模型建立到结果分析的一整套解决方案，大大简化了研究人员的操作流程。 根据研究对象的不同，仿真方法主要分为连续系统仿真实验与离散事件系统的实验两大类：前者通常处理常微分方程或偏微分方程问题；后者则关注随机时间点状态的变化情况，适用于统计特性分析等场景。 总体而言，通过模拟现实世界中的各种复杂系统，仿真技术帮助人们更好地理解、预测和优化这些系统的性能。随着未来的技术进步，仿真将在更多领域发挥更大的作用，并为科学研究和技术发展提供强有力的支持。
     
  • MATLAB环境下循环码性能仿真的源代码.zip
    优质
    本资源提供在MATLAB环境中进行循环码性能仿真的一系列源代码。用户可利用这些代码对不同参数下的循环码通信系统性能进行全面分析和评估。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：循环码性能的MATLAB仿真程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明：基于MATLAB仿真的循环码性能程序源码，包含完整代码及详细注释，非常适合学习和参考。 适合人群：新手以及有一定经验的开发人员
     
  • 基于DQN的车载边缘网络任务卸载与分配算法
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    本研究提出了一种基于深度Q学习(DQN)的创新算法，旨在优化车载边缘计算环境中的任务卸载和资源分配策略，以提升系统性能和效率。 为了实现车辆终端在执行用户任务时延、处理速率与能耗之间的最佳平衡关系，在车联网的边缘接入环境中，提出了一种基于深度 Q 网络（DQN）的任务分发卸载算法。首先采用层次分析法对不同车辆终端的计算任务进行优先级排序，并据此为每个计算任务处理速率分配不同的权重以建立模型；接着引入了基于深度Q网络的边缘计算方法，优化目标是最大化所有任务处理速率加权和来构建任务卸载模型；最后设计了一种基于 DQN 的自主最优任务卸载策略，旨在最大程度地提升长期效用。仿真结果显示，相比传统的 Q 学习算法，所提的新算法显著提升了任务执行效率。
     
  • 边缘计算中的Clean算法详解及MATLAB仿真
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    本文章深入解析了边缘计算环境中应用的Clean算法，并通过MATLAB进行仿真演示，探讨其在数据处理与优化方面的优势和应用场景。 ### 边缘计算概念 边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧建立的一个融合了网络、计算、存储与应用核心能力的分布式开放平台，能够为用户提供就近智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务处理、数据优化、智能化应用以及安全隐私保护等方面的关键需求。它作为连接物理世界和数字世界的桥梁，使能智能资产、网关及系统和服务。 边缘计算具备以下基本特点与属性： **1. 联接性** 联接性是边缘计算的基础。为了适应多样化的应用场景，需要提供各种网络接口、协议、拓扑结构以及部署配置等丰富的连接功能，并且还需考虑现有工业总线的互联和互通等问题。此外，它还需要借鉴先进的研究成果如TSN（时间敏感型网络）、SDN（软件定义网络）及NFV（网络功能虚拟化），并支持WLAN、NB-IoT与5G技术。 **2. 数据第一入口** 边缘计算作为物理世界到数字世界的桥梁，是数据的第一输入点。它拥有大量实时完整的数据资源，并且能够对这些数据进行全生命周期管理以创造新的价值。这将有助于实现预测性维护和资产效率提升等创新应用；同时也要应对与数据相关的挑战如实时性和准确性问题。 **3. 约束性** 边缘计算产品需要适应工业现场恶劣的工作环境，比如防尘、抗电磁干扰及抗震能力等方面的要求，并且在功耗成本空间方面也需满足较高的标准。因此，软硬件的集成优化是必要的以确保其能够应对各种限制条件并支持多样化的行业数字化场景。 **4. 分布性** 边缘计算的实际部署具有天然分布式的特点，这要求它具备支持分布式的算力和存储能力，并实现对资源动态调度及统一管理的能力；同时还需要提供强大的安全措施来保障系统的稳定性与可靠性。 **5. 融合性** OT（运营技术）与ICT（信息通信技术）的融合是行业数字化转型的重要基础。边缘计算作为“OICT”融合的关键载体，需要支持在联接、数据处理和应用层面上进行协同工作以提高整体效率和服务质量。