南京航空航天大学学报

作者：唐敦兵，董浩然，李东东，张泽群，袁星高

单位：南京航空航天大学机电学院， 南京 210016；,南京航空航天大学机电学院， 南京 210016；,南京航空航天大学机电学院， 南京 210016；,南京航空航天大学机电学院， 南京 210016；,南京航空航天大学机电学院， 南京 210016；

关键词：边缘计算;智能制造;任务卸载;多目标优化;粒子群算法

基金：国家自然科学基金青年基金（52305539）；国家自然科学基金重大培育项目（92267109）。

针对制造车间多边缘任务卸载过程中存在的资源分配不均、计算效率低下等问题，提出了一种基于动态协作粒子群优化（Dynamic collaborative particle swarm optimization， DCPSO）的多边缘任务卸载优化方法。首先，为提高初始解的质量以提升整体优化效率，设计了一种结合随机采样与适应度引导的贪心机制的混合初始化策略，实现解的多样性与质量的平衡。然后，为了增强算法在复杂空间中的探索能力，构建了一种动态子群协作更新机制，通过动态子群划分与自适应粒子更新，显著提升了收敛速度与子代解的质量。最后，进一步引入变异机制增强算法的局部搜索能力，提升算法跳出局部最优的能力。实验结果表明，与5种基线算法相比，DCPSO算法在收敛性、稳定性和敏感性方面均表现出显著优势。

来源：2026年第2期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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