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유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 방법으로써,모바일 기기가 무선 AP에게 작업 오프로딩을 요청하여 작업 결과를 되돌려 받기까지의 평균 서비스 지연시간을 산출하는 목적함수를 설정하는 단계; 상기 목적함수의 해에 대한 제약조건을 설정하는 단계; 상기 제약조건을 만족하는, 상기 모바일 기기의 오프로딩 결정에 대응하는 행렬() 및 상기 무선 AP의 컴퓨팅 자원 할당에 대응하는 벡터()를 포함하는 기설정된 한 세대 당 해의 수(pop-size)만큼의 임의의 해들을 이용하여 해 집합을 구성하는 단계; 상기 해 집합에 대한 상기 목적함수의 연산 결과를 산출하는 단계; 상기 목적함수의 연산 결과를 순위로 정렬하고, 선택한 기설정된 개수의 해들을 이용하여 다음 세대의 해들을 생성하는 교차(crossover) 연산을 수행하는 단계; 상기 한 세대당 해의 수(pop-size)를 유지하도록, 상기 제약조건을 만족하는 임의의 해들을 생성하고, 상기 다음 세대의 해들과 결합하여 다음 세대의 해 집합을 구성하는 단계;기설정된 세대 수에 도달할 때까지, 상기 목적함수의 연산 결과를 산출하는 단계와, 상기 교차(crossover) 연산을 수행하는 단계와, 상기 다음 세대의 해 집합을 구성하는 단계를 반복 수행하는 단계; 및상기 반복 수행의 결과로 마지막 세대의 해 집합으로부터 상기 목적함수의 연산 결과값이 가장 작은 해를 엣지 컴퓨팅 최적화 결과로 생성하는 단계를 포함하는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 방법
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제 1 항에 있어서,상기 목적함수를 설정하는 단계는,상기 모바일 기기가 오프로딩 요청한 작업을, 상기 무선 AP에 포함되는 어느 한 서버 AP가 자신의 컴퓨팅 자원을 이용하여 연산하는 데에 소요되는 평균 연산 지연시간을 산출하는 제1 함수를 설정하는 단계;상기 모바일 기기가 오프로딩 요청이 상기 무선 AP를 거쳐서 상기 서버 AP에 도달하기까지 소요되는 시간과, 상기 서버 AP의 연산 결과가 상기 무선 AP를 거쳐서 상기 모바일 기기에 도달하기까지 소요되는 시간에 기초하여 평균 전송 지연시간을 산출하는 제2 함수를 설정하는 단계; 및상기 제1 함수 및 상기 제2 함수의 합을 상기 목적함수로 설정하는 단계를 포함하는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 방법
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제 2 항에 있어서,상기 목적함수의 연산 결과를 산출하는 단계는,상기 해 집합에 포함된 각 해에 대하여, 상기 제1 함수와, 상기 제2 함수와, 상기 제1 함수 및 상기 제2 함수의 합을 각각 산출하는 단계를 포함하는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 방법
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제 1 항에 있어서,상기 행렬(X)은,상기 무선 AP의 개수()만큼의 행과, 상기 모바일 기기의 개수()만큼의 열을 가지며,상기 행렬()의 각 원소 는, 번째 모바일 기기()가 번째 무선 AP()에게 상기 작업 오프로딩을 요청하는 경우에 1로 설정되는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 방법
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제 1 항에 있어서,상기 벡터()는,상기 무선 AP의 개수()만큼의 원소를 가지는 1차원 벡터이고,상기 벡터()의 번째 원소 는, 번째 무선 AP()에 할당된 컴퓨팅 자원의 크기에 대응하는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 방법
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제 2 항에 있어서,상기 교차(crossover) 연산을 수행하는 단계는,상기 해 집합에 대한 목적함수의 연산 결과를 순위로 정렬하고, 상기 해 집합으로부터 상기 목적함수의 연산 결과값이 가장 작은 기설정된 개수의 해를 선택하고, 상기 제1 함수의 연산 결과값이 작은 기설정된 개수의 해를 선택하고, 상기 제2 함수의 연산 결과 값이 작은 기설정된 개수의 해를 선택하는 단계;상기 제1 함수의 연산 결과값이 작은 기설정된 개수의 해에 대하여, 기설정된 횟수만큼 반복하여, 상기 서버 AP에 포함되지 않는 무선 AP와 연결된 모바일 기기의 오프로딩 결정에 대응하는 행렬()을 임의로 재배치하는 단계; 상기 제2 함수의 연산 결과값이 작은 기설정된 개수의 해에 대하여, 기설정된 횟수만큼 반복하여, 선택된 기설정된 개수의 해 중 상기 무선 AP의 컴퓨팅 자원 할당에 대응하는 벡터()의 자원을 임의로 재할당하는 단계; 및상기 목적함수의 연산 결과값이 가장 작은 해와, 상기 제1 함수의 연산 결과값이 작은 기설정된 개수의 해와, 상기 제2 함수의 연산 결과값이 작은 기설정된 개수의 해와 상기 행렬()을 임의로 재배치한 기설정된 개수의 해와, 상기 벡터()의 자원을 임의로 재할당한 기설정된 개수의 해를 결합하여 다음 세대의 해들을 생성하는 단계를 포함하는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 방법
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제 1 항에 있어서,상기 엣지 컴퓨팅 최적화 결과로 생성하는 단계 이후에,상기 엣지 컴퓨팅 최적화 결과에 기반하여 상기 모바일 기기의 작업 오프로딩 요청을 처리하는 단계를 더 포함하는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 방법
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제 7 항에 있어서,상기 엣지 컴퓨팅 최적화 결과는, 상기 행렬()에 대한 최적 행렬() 및 상기 벡터()에 대한 최적 벡터()를 포함하고,상기 모바일 기기의 작업 오프로딩 요청을 처리하는 단계는,상기 최적 행렬()에 기반하여 상기 작업 오프로딩 요청을 처리할 무선 AP를 결정하는 단계를 포함하는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 방법
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컴퓨터를 이용하여 제1 항 내지 제 8 항의 방법 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 판독 가능한 기록 매체
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유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 장치로써,모바일 기기가 무선 AP에게 작업 오프로딩을 요청하여 작업 결과를 되돌려 받기까지의 평균 서비스 지연시간을 산출하는 목적함수를 설정하고, 상기 목적함수의 해에 대한 제약조건을 설정하는 설정부; 상기 제약조건을 만족하는, 상기 모바일 기기의 오프로딩 결정에 대응하는 행렬() 및 상기 무선 AP의 컴퓨팅 자원 할당에 대응하는 벡터()를 포함하는 기설정된 한 세대 당 해의 수(pop-size)만큼의 임의의 해들을 이용하여 해 집합을 구성하는 제1 구성부; 상기 해 집합에 대한 상기 목적함수의 연산 결과를 산출하는 제1 연산부; 상기 목적함수의 연산 결과를 순위로 정렬하고, 선택한 기설정된 개수의 해들을 이용하여 다음 세대의 해들을 생성하는 교차(crossover) 연산을 수행하는 제2 연산부; 상기 한 세대당 해의 수(pop-size)를 유지하도록, 상기 제약조건을 만족하는 임의의 해들을 생성하고, 상기 다음 세대의 해들과 결합하여 다음 세대의 해 집합을 구성하는 제2 구성부;기설정된 세대 수에 도달할 때까지, 상기 제1 연산부에 의한 상기 목적함수의 연산 결과 산출과, 상기 제2 연산부에 의한 상기 교차(crossover) 연산의 수행과, 상기 제2 구성부에 의한 상기 다음 세대의 해 집합 구성을 반복 수행하는 제3 연산부; 및상기 반복 수행의 결과로 마지막 세대의 해 집합으로부터 상기 목적함수의 연산 결과값이 가장 작은 해를 엣지 컴퓨팅 최적화 결과로 생성하는 생성부를 포함하는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 장치
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제 10 항에 있어서,상기 설정부는,상기 모바일 기기가 오프로딩 요청한 작업을, 상기 무선 AP에 포함되는 어느 한 서버 AP가 자신의 컴퓨팅 자원을 이용하여 연산하는 데에 소요되는 평균 연산 지연시간을 산출하는 제1 함수를 설정하고,상기 모바일 기기가 오프로딩 요청이 상기 무선 AP를 거쳐서 상기 서버 AP에 도달하기까지 소요되는 시간과, 상기 서버 AP의 연산 결과가 상기 무선 AP를 거쳐서 상기 모바일 기기에 도달하기까지 소요되는 시간에 기초하여 평균 전송 지연시간을 산출하는 제2 함수를 설정하며,상기 제1 함수 및 상기 제2 함수의 합을 상기 목적함수로 설정하도록 구성되는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 장치
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제 11 항에 있어서,상기 제1 연산부는,상기 해 집합에 포함된 각 해에 대하여, 상기 제1 함수와, 상기 제2 함수와, 상기 제1 함수 및 상기 제2 함수의 합을 각각 산출하도록 구성되는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 장치
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제 10 항에 있어서,상기 행렬(X)은,상기 무선 AP의 개수()만큼의 행과, 상기 모바일 기기의 개수()만큼의 열을 가지며,상기 행렬()의 각 원소 는, 번째 모바일 기기()가 번째 무선 AP()에게 상기 작업 오프로딩을 요청하는 경우에 1로 설정되는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 장치
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제 10 항에 있어서,상기 벡터()는,상기 무선 AP의 개수()만큼의 원소를 가지는 1차원 벡터이고,상기 벡터()의 번째 원소 는, 번째 무선 AP()에 할당된 컴퓨팅 자원의 크기에 대응하는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 장치
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제 11 항에 있어서,상기 제2 연산부는,상기 해 집합에 대한 목적함수의 연산 결과를 순위로 정렬하고, 상기 해 집합으로부터 상기 목적함수의 연산 결과값이 가장 작은 기설정된 개수의 해를 선택하고, 상기 제1 함수의 연산 결과값이 작은 기설정된 개수의 해를 선택하고, 상기 제2 함수의 연산 결과 값이 작은 기설정된 개수의 해를 선택하고,상기 제1 함수의 연산 결과값이 작은 기설정된 개수의 해에 대하여, 기설정된 횟수만큼 반복하여, 상기 서버 AP에 포함되지 않는 무선 AP와 연결된 모바일 기기의 오프로딩 결정에 대응하는 행렬()을 임의로 재배치하고,상기 제2 함수의 연산 결과값이 작은 기설정된 개수의 해에 대하여, 기설정된 횟수만큼 반복하여, 선택된 기설정된 개수의 해 중 상기 무선 AP의 컴퓨팅 자원 할당에 대응하는 벡터()의 자원을 임의로 재할당하며,상기 목적함수의 연산 결과값이 가장 작은 해와, 상기 제1 함수의 연산 결과값이 작은 기설정된 개수의 해와, 상기 제2 함수의 연산 결과값이 작은 기설정된 개수의 해와 상기 행렬()을 임의로 재배치한 기설정된 개수의 해와, 상기 벡터()의 자원을 임의로 재할당한 기설정된 개수의 해를 결합하여 다음 세대의 해들을 생성하도록 구성되는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 장치
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제 10 항에 있어서,상기 엣지 컴퓨팅 최적화 결과를 생성한 이후에, 상기 엣지 컴퓨팅 최적화 결과에 기반하여 상기 모바일 기기의 작업 오프로딩 요청을 처리하는 처리부를 더 포함하는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 장치
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제 16 항에 있어서,상기 엣지 컴퓨팅 최적화 결과는, 상기 행렬()에 대한 최적 행렬() 및 상기 벡터()에 대한 최적 벡터()를 포함하고,상기 처리부는,상기 최적 행렬()에 기반하여 상기 작업 오프로딩 요청을 처리할 무선 AP를 결정하도록 구성되는,유전 알고리즘 기반의 엣지 컴퓨팅 최적화 장치
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