计算能力和资源受限的移动设备可将待处理的密集型任务卸载到云端执行，从而增强移动设备的计算能力并减少电池能源消耗（EC）。然而，现有研究在卸载任务时不能较好地均衡移动端的应用完成时间（FT）和EC。提出了基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）来同时优化应用 FT 和 EC，并将动态电压频率调整技术引入MOEA/D中，在不增加应用FT的前提下，调节移动设备的CPU时钟频率以进一步降低移动设备的EC。仿真结果表明，与多个算法相比，所提出的算法在多目标性能上更优。
2022-03-01 11:41:35
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里面包含2006年-2019年我国地级市能源消耗以及碳排放数据，包含计算过程，可直接用来效率测算
2021-12-04 16:19:30
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PJM_Load_hourly.csv
NI_hourly.csv
pjm_hourly_est.csv
PJMW_hourly.csv
COMED_hourly.csv
DEOK_hourly.csv
DAYTON_hourly.csv
DUQ_hourly.csv
EKPC_hourly.csv
FE_hourly.csv
PJME_hourly.csv
AEP_hourly.csv
DOM_hourly.csv
2021-07-14 15:32:58
8.42MB
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本资源是contiki中的RPL算法实现，基于ETX的，并且还同时输出每个节点的energy剩余量和服务器端的接收情况和客户端的发送情况。可以用这个代码进行能源消耗研究和丢包情况等研究，也可以利用文件中的部分代码放入自己的项目中实现相关功能。并且还附有中文教程可以轻松的完成所有预备工作
2021-06-21 09:07:48
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