摘要：为解决边缘服务器放置过程中资源浪费和延迟增加的问题,对边缘服务器放置方案的用户密度和平均访问时间进行分析建模,将其描述为多目标优化问题。设计了一种基于用户密度和平均访问时间的边缘服务器放置方案,并提出了一种多目标海马遗传算法(MOSGA)解决该问题。MOSGA首先使用多目标优化算法的思想对海马优化(sea horse optimizer,SHO)算法进行改进,使SHO算法能够适用于多目标优化问题,并在此基础上使用遗传算法改进SHO算法的繁殖操作,使MOSGA能更好地跳出局部最优解,加速问题的求解。该算法在上海电信数据集上进行了实验验证,仿真实验结果表明,MOSGA明显优于RA、K-means、NSGA、LMM,不仅有效解决了服务器资源浪费的问题,同时大大降低终端设备访问服务器的时间。