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在增強(qiáng)現(xiàn)實應(yīng)用中，距離較近的多個用戶請求很可能是相似或者相同的，從而導(dǎo)致同樣的計算任務(wù)被重復(fù)執(zhí)行。針對該問題，設(shè)計基于冗余任務(wù)消減的計算任務(wù)緩存系統(tǒng)。通過在邊緣節(jié)點設(shè)計任務(wù)緩存，使邊緣服務(wù)器以自組織方式維護(hù)全局緩存。對客戶端請求時延、用戶軌跡、節(jié)點部署和總時延進(jìn)行建模，基于此研究基站上邊緣服務(wù)器的計算資源部署問題，在給定總的部署代價下優(yōu)化平均請求時延，并將該問題轉(zhuǎn)化為整數(shù)非線性規(guī)劃問題設(shè)計針對中小規(guī)模場景的IDM算法和針對大規(guī)模場景的LDM算法。實驗結(jié)果表明：IDM算法的平均時延與參考最優(yōu)解僅相差5.85%，對最優(yōu)解具有較好的逼近效果;LDM算法在犧牲920%平均時延的情況下，相比于IM算法運行時間縮短98.15%，大幅減少了運行開銷。
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