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本成果的发明目的是提供一种边缘计算环境中编码分布式计算的改进方法，以解决现在尚未有人提出基于分布式编码方案的计算冗余的优化方法。 为达到上述发明目的，本发明采用的技术方案是：一种边缘计算环境中编码分布式计算的改进方法。

本成果提供的基于编码分布式计算的MapReduce边缘计算的计算任务布置方法，考虑了基于编码分布式计算的MapReduce边缘计算的计算任务布置方法减少计算冗余的问题，其目标是在平衡计算负载与通信负载的前提下，减少计算冗余。本发明给出的方法提供了一种基于编码分布式计算的MapReduce边缘计算的计算任务布置改进方法，在该计算任务配置下，可以在给定的计算负载和通信负载下，减少计算总量的冗余。

随着终端设备计算能力的增长，由于边缘计算的高速计算以及低延迟特效，边缘计算成为了下一代网络的新的研究热点。简单来说，边缘计算是云计算的一个拓展，其中的网络资源比如计算资源等更贴近用户或终端设备。参与计算的设备包括路由器、服务器甚至是终端设备。分布式计算是边缘计算的一个主要特征。边缘节点之间可以相互合作来处理不同的计算任务。然而现有技术中虽然已有研究边缘计算的通信负载以及计算负载平衡问题，也有研究传输延迟问题等，但是本发明是唯一提出基于分布式编码方案的计算冗余的优化方法。

王博士团队主要研究边缘计算+人工智能（边缘智能）Edge Intelligence，物联网+人工智能（智能物联）AIoT，编码+分布式计算 (编码计算) Coded Computing，安全+智能计算（安全智算）Secure AI。王进教授，博士生导师，江苏省“六大人才高峰”高层次人才，江苏省333高层次人才，仲英青年学者），未来科学与工程学院副院长，网络科学与工程研究中心副主任，苏州大学-联智同达智慧物联信创软件协同创新中心主任。

本发明实施例提供的方法考虑了MapReduce的分布式边缘计算中，在基于编码分布式计算方案的数据迁移下，设计了计算分配方案减少了计算冗余，节约了大量网络计算资源。提供的方法具有很好的应用价值，可用于指导边缘计算环境中基于编码分布式计算的计算任务布置方案，减少计算冗余，节约网络计算资源。

技术转让，期望专利交易。