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物聯網和5G網絡的快速發展產生了大量數據，通過將計算任務從移動設備卸載到具有足夠計算資源的邊緣服務器上，可有效減少網絡擁塞和數據傳播延遲等問題。邊緣服務器放置是任務卸載的核心，高效的邊緣服務器放置方法能有效滿足移動用戶訪問低時延、高帶寬等需求。為此，文中以最小化訪問延遲和最小化負載差異為優化目標，建立邊緣服務器放置優化模型;然后，提出了一種基于改進啟發式算法的移動邊緣服務器放置方法 ESPHA（ Edge Server placement Based on HeuristicAlgorithm），實現多目標優化。首先將K- means算法與蟻群算法相結合，通過效仿蟻群在覓食過程中共享信息素，將信息素反饋機制引入邊緣服務器放置方法中，然后，通過設置禁忌表對蟻群算法進行改進，提髙算法的收斂速度;最后，用改進的啟發式算法求解模型的最優放置方案。使用上海電信真實數據集進行實驗，結果表明提岀的 ESPHA方法在保證服務質量的前提下取得了低延遲和負載均衡之間的優化平衡，其效果優于現有的其他幾種代表性的方法。
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