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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Convolutional Neural Network，CNN）作為深度學(xué)習(xí)的重要技術(shù)，已被廣泛應(yīng)用在移動(dòng)智能應(yīng)用中。針對(duì)CNN推斷任務(wù)高內(nèi)存、高計(jì)算量的需求，現(xiàn)有解決方案多將任務(wù)卸載到云上執(zhí)行，難以適應(yīng)時(shí)延敏感的移動(dòng)應(yīng)用程序。為解決上述問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的CNN推斷任務(wù)卸載策略，它采用端云協(xié)作模式將計(jì)算任務(wù)部署在云和邊緣設(shè)備之間。該策略研究了成本約束下最小化時(shí)廷的任務(wù)卸載方案，將CNN推斷過(guò)程轉(zhuǎn)化為任務(wù)圖并將其構(gòu)建為θ-1整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題，利用改進(jìn)二進(jìn)制差分進(jìn)化算法高效求解最佳卸載決策。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在給定費(fèi)用約東下，與移動(dòng)端推斷和云推斷案相比，所提策略將任務(wù)響應(yīng)時(shí)間平均縮短了33.60%和6.06%。
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