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在增强现实应用中，距离较近的多个用户请求很可能是相似或者相同的，从而导致同样的计算任务被重复执行。针对该问题，设计基于冗余任务消减的计算任务缓存系统。通过在边缘节点设计任务缓存，使边缘服务器以自组织方式维护全局缓存。对客户端请求时延、用户轨迹、节点部署和总时延进行建模，基于此研究基站上边缘服务器的计算资源部署问题，在给定总的部署代价下优化平均请求时延，并将该问题转化为整数非线性规划问题设计针对中小规模场景的IDM算法和针对大规模场景的LDM算法。实验结果表明：IDM算法的平均时延与参考最优解仅相差5.85%，对最优解具有较好的逼近效果;LDM算法在牺牲920%平均时延的情况下，相比于IM算法运行时间缩短98.15%，大幅减少了运行开销。
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