摘要
随着物联网、5G等技术的快速发展，移动设备和数据流量呈爆炸式增长，传统的云计算模式由于其集中式架构和较长的传输距离，难以满足实时性、低延迟等需求。
边缘计算作为一种新兴的计算范式应运而生，它将计算和存储资源部署在网络边缘，更接近数据源，从而减少了数据传输延迟，提高了服务质量。
任务卸载作为边缘计算的核心技术之一，可以将移动设备上的计算密集型任务卸载到边缘节点上进行处理，进一步提高了资源利用率和用户体验。
然而，实际应用中的任务往往存在复杂的依赖关系，如何设计高效的依赖性任务卸载算法成为了当前研究的热点和难点。
本文首先介绍了边缘计算和依赖性任务卸载的基本概念，然后重点综述了现有的依赖性任务卸载算法，并将其分为基于启发式算法、基于优化理论和基于机器学习三类，详细分析了各类算法的优缺点和适用场景。
最后，总结了依赖性任务卸载算法面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：边缘计算；任务卸载；依赖性任务；资源分配；算法
随着移动设备的普及和物联网的快速发展，移动应用呈现出爆炸式增长的趋势，同时也对计算能力和服务质量提出了更高的要求。
传统的云计算模式由于其集中式架构和较长的传输距离，难以满足实时性、低延迟等需求。
边缘计算作为一种新兴的计算范式应运而生，它将计算和存储资源部署在网络边缘，更接近数据源，从而减少了数据传输延迟，提高了服务质量[1-3]。
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