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卷积神经网络（ Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习的重要技术，已被广泛应用在移动智能应用中。针对CNN推断任务高内存、高计算量的需求，现有解决方案多将任务卸载到云上执行，难以适应时延敏感的移动应用程序。为解决上述问题，提出了一种基于改进差分进化算法的CNN推断任务卸载策略，它采用端云协作模式将计算任务部署在云和边缘设备之间。该策略研究了成本约束下最小化时廷的任务卸载方案，将CNN推断过程转化为任务图并将其构建为θ-1整数规划问题，利用改进二进制差分进化算法高效求解最佳卸载决策。实验结果表明，在给定费用约東下，与移动端推断和云推断案相比，所提策略将任务响应时间平均缩短了33.60%和6.06%。
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