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深度神經網絡（Deυ Neural Network，DNN）應用對運行設備的性能要求較高，無法直接在計算資源受限的移動設備上運行。通過計算遷移技術將某些計算復雜的神經網絡層遷移到資源豐富的邊緣或者遠程云端上去執行，是一種有效的解決資源受限問題的方法。計算遷移會產生額外的時間開銷，如果遷移過程的時延太長，將嚴重影響用戶體驗。為此，文中以得到邊緣環境下多任務并行調度的最小平均響應時間為目標，首先提岀邊緣環境下DNN應用的計算遷移調度問題，并對該問題的解設計了評估算法;然后設計了兩種調度算法即貪心算法和遺傳算法（ Genetic Algorithm，GA）來求解問題;最后設置評估實驗，在5種不同的邊緣環境下對兩種算法的性能進行對比分析。實驗數據表明，采用所提算法得到的解十分接近最優解。與傳統的遷移方案相比，貪心算法能得到平均響應時間更短的調度方案;遺傳算法的平均響應時間比貪心算法短，但其運行時間明顯更長。實驗結果說眀，所提兩種調度算法能夠有效地縮短邊緣環境下DNN應用的計算遷移調度的平均響應時間，提高用體驗。
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