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卷積神經網絡（ Convolutional Neural Network，CNN）作為深度學習的重要技術，已被廣泛應用在移動智能應用中。針對CNN推斷任務高內存、高計算量的需求，現(xiàn)有解決方案多將任務卸載到云上執(zhí)行，難以適應時延敏感的移動應用程序。為解決上述問題，提出了一種基于改進差分進化算法的CNN推斷任務卸載策略，它采用端云協(xié)作模式將計算任務部署在云和邊緣設備之間。該策略研究了成本約束下最小化時廷的任務卸載方案，將CNN推斷過程轉化為任務圖并將其構建為θ-1整數(shù)規(guī)劃問題，利用改進二進制差分進化算法高效求解最佳卸載決策。實驗結果表明，在給定費用約東下，與移動端推斷和云推斷案相比，所提策略將任務響應時間平均縮短了33.60%和6.06%。
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