基于MEC的蜂窝网络联合计算与无线资源管理

移动边缘计算（MEC）是当下最有效的增强移动设备计算能力的方法，吸引了广大学者进行研究。为提高移动边缘计算的无线蜂窝网络性能，提出了一种基于移动边缘计算的无线蜂窝网络计算卸载和干扰管理集成框架。在该集成框架中，MEC服务器综合基于所有用户设备（UE）估算的计算开销和由MEC服务器自身估算的卸载开销做出卸载决策。然后MEC服务器再使用图着色进行PRB分配。最后基于卸载决策和PRB分配结果将MEC服务器的计算资源分配给用户设备UE。对该集成框架的仿真结果展现了该集成框架在不同系统参数下的有效性。     

基于终端直通通信的多用户计算卸载资源优化决策

随着计算密集和时延敏感类应用的激增,移动边缘计算（MEC）被提出应用在网络边缘为用户提供计算服务。针对基站（BS）端边缘服务器计算资源有限以及网络边缘用户远距离计算卸载的时延较长等问题,提出了基于终端直通（D2D）通信的多用户计算卸载资源优化决策,将D2D融入MEC网络使用户以D2D方式直接卸载任务到相邻用户处执行,从而能够进一步降低卸载时延和能耗。首先,以最小化包括时延和能耗的系统计算总开销为优化目标,建模多用户计算卸载和多用户计算资源分配的联合优化问题;然后,将求解该问题看作是一个D2D配对过程,并提出基于稳定匹配的低复杂度的多用户计算卸载资源优化决策算法;最后,迭代求解D2D卸载的优化分配决策。通过理论证明分析了所提算法的稳定性、最优性和复杂度等特性。仿真结果表明,所提算法相较于随机匹配算法能够有效降低10%~33%的系统计算总开销,并且其性能非常接近最优的穷举搜索算法。可见,所提基于D2D卸载的决策有利于改善时延和能耗开销性能。     

车载边缘计算中基于信誉值的计算卸载方法研究*

将移动边缘计算（Mobile edge computing, MEC）引入车载自组网形成车载边缘计算,从而使服务提供商直接利用MEC服务器在网络边缘服务用户,以提升用户体验质量和丰富用户满意度。随后,研究在车载边缘计算环境下车辆用户的计算卸载问题。针对此问题,提出相应的系统模型与使用讨价还价博弈方法以解决MEC服务器如何根据不同的任务要求与车辆信誉值分配自身的计算资源以执行不同的卸载任务。最后,通过实验仿真,验证了方案的有效性和可靠性。算资源以执行不同的卸载任务。最后,通过实验仿真,验证了方案的有效性和可靠性。     

计算资源受限的移动边缘计算服务器收益优化策略

移动边缘计算（MEC）服务器通过向用户提供计算资源获得收益。对MEC服务器而言,如何在计算资源受限的情况下提高自身收益至关重要,为此提出一种通过优化计算任务执行次序提高MEC服务器收益的策略。首先,将MEC服务器收益最大化问题建模为以任务执行次序为优化变量的优化问题;然后提出了一种基于分支定界法的算法求解任务执行次序。仿真结果表明,采用所提算法获得的MEC服务器平均收益分别比大任务优先（LTF）算法、低延迟任务优先（LLTF）算法和先到先服务（FCFS）算法提高了11%、14%和21%。在保证卸载用户服务质量（QoS）同时,所提策略可以显著提高服务器的收益。     

基于移动边缘计算的任务卸载优化

随着智慧物联体系的发展,物联网中应用程序的种类与数量不断增加.在移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)中,通过允许移动用户将任务卸载至附近MEC服务器以加快移动应用程序的速度.本文通过考虑不同任务属性、用户的移动性和时间延迟约束模拟移动边缘场景.根据用户移动轨迹,将目标建模为寻找满足时延约束条件且在卸载过程中产生最小能耗MEC服务器优化模型,并提出一种最小能耗卸载算法求解该问题的最优解.仿真结果表明,在约束条件下,提出的算法可以找到在用户移动轨迹中产生最小能耗的MEC服务器,并显著降低任务卸载过程的能耗与时延,提高应用程序服务质量.     

移动边缘计算中基于粒子群优化的计算卸载策略

计算卸载作为移动边缘计算（MEC）中降低时延与能耗的手段之一,通过合理的卸载决策能够降低工业成本。针对工业生产线中部署MEC服务器后时延变长和能耗增高的问题,提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的计算卸载策略PSAO。首先,将实际问题建模为时延模型与能耗模型。由于是针对时延敏感型的应用,因此将模型转化为在能耗约束条件下的最小化时延问题,使用惩罚函数来平衡时延与能耗。其次,根据PSO算法优化后得到计算卸载决策向量,通过集中控制的方式使每一个计算任务合理分配到对应的MEC服务器。最后,通过仿真实验,对比分析了本地卸载策略、MEC基准卸载策略、基于人工鱼群算法（AFSA）的卸载策略以及PSAO的时延数据,PSAO的平均总时延远远低于其他三种卸载策略,PSAO比原来系统总代价降低了20%。实验结果表明,PSAO策略能够降低MEC中的时延,均衡MEC服务器的负载。     

改进人工蜂群算法及其在边缘计算卸载的应用

移动边缘计算（MEC）通过将算力下沉到网络边缘来降低计算时延和设备能耗。针对计算密集型和时延敏感型应用场景,提出了一种单多维动态种群策略的人工蜂群算法（OMABC）来实现计算任务的卸载。建立一个包含云服务器的边缘计算卸载模型,并构建一个以能耗为惩罚项的代价函数;将计算任务的卸载决策转化为人工蜂群算法对代价函数的寻优过程。通过仿真实验,在CEC 2017测试函数上验证了OMABC的有效性,并在边缘计算模型仿真中与本地卸载策略、随机卸载策略、基于粒子群算法（PSO）的卸载策略、基于人工蜂群算法（ABC）的卸载策略进行对比。实验结果表明,基于OMABC的边缘计算卸载策略能够有效降低MEC系统的时延及代价函数,提供更高效的服务。     

基于深度强化学习的多用户边缘计算任务卸载调度与资源分配算法

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)把计算和存储等资源部署在网络边缘以满足某些对延迟要求苛刻的应用.用户设备可以通过无线网络将计算任务整体或者部分卸载到边缘服务器执行从而降低延迟和本地耗能,进而获得良好的用户体验.现有传统优化算法在MEC卸载决策和资源分配方面是可行的,但传统优化算法并不很...     

协同移动边缘计算分层资源配置机制

针对车联网（IoV）中存在大量的车辆卸载任务计算需求,而本地端边缘服务器运算能力有限的问题,提出一种移动边缘计算分层协同资源配置机制（HRAM）。所提算法以多层式的架构合理分配与有效利用移动边缘计算（MEC）服务器的运算资源,减少不同MEC服务器之间的数据多跳转发时延,并优化卸载任务请求时延。首先构建IoV边缘计算系统模型、通信模型、决策模型和计算模型;然后利用层次分析法（AHP）进行多因素综合考虑以确定卸载任务迁移的目标服务器;最后提出动态权值的任务路由策略,调用整体网络的通信能力以缩短卸载任务的请求时延。仿真实验结果表明,HRAM算法相较于任务卸载单层式资源分配（RATAOS）算法和任务卸载多层式资源分配（RATOM）算法,分别降低了40.16%和19.01%的卸载任务请求时延;且所提算法在满足卸载任务最大可容忍时延的前提下,能够满足更多卸载任务的计算需求。     

基于改进TD3的MEC多任务计算卸载

在多用户多任务场景下, 使用传统的决策算法去对短时间内接踵而来的任务进行计算卸载决策, 已经不能满足用户对决策效率和资源利用率的要求. 因此有研究提出使用深度强化学习算法来进行卸载决策以满足各种场景下的需求, 但是这些算法大多只考虑卸载优先的策略, 这种策略使用户设备(UE)被大量闲置. 我们提高了移动边缘计算(MEC)服务器和用户设备(UE)的资源利用率, 降低计算卸载的错误率, 提出了一种本地优先和改进TD3(twin delayed deep deterministic policy gradient)算法相结合的决策卸载模型, 并设计了仿真实验, 通过实验证明该模型确实可以提高MEC服务器和UE的资源利用率并降低错误率.     

MEC中资源分配与卸载决策联合优化策略

针对移动边缘计算(MEC)中用户任务处理时延与能耗过高的问题,提出了“云-边-端”三层MEC计算卸载结构下的资源分配与卸载决策联合优化策略。首先,考虑系统时延与能耗,将优化问题规划为系统总增益(任务处理时延与能耗相对减少的加权和)最大化问题;其次,为用户任务设置优先级,并根据任务数据量初始化卸载决策方案;然后,采用均衡传输性能的信道分配算法为卸载任务分配信道资源,对于卸载至同一边缘服务器上的任务以最大化资源收益为目标进行资源竞争,实现计算资源最优配置;最后,基于博弈论证明优化问题为关于卸载决策的势函数,即存在纳什均衡,并利用迭代增益值比较法得到了纳什均衡下的卸载决策方案。仿真结果表明,所提联合优化策略在满足用户处理时延要求的情况下最大化系统总增益,有效地提高了计算卸载的性能。     

基于博弈论和启发式算法的超密集网络边缘计算卸载

超密集网络与边缘计算相结合时,高密度的基站分布可能会对同一用户重复覆盖,该用户选择不同基站进行卸载将会对系统性能产生不同影响,由此引出卸载对象选取问题。同时边缘计算可以将部分任务卸载到边缘服务器进行处理,选择合适的卸载比例能够显著降低所需的时延和能耗,由此引出卸载比例选取问题。提出一种超密集网络环境中基于博弈论和启发式算法的边缘计算卸载策略。针对卸载对象选取问题,根据边缘服务器到用户之间的距离和工作负载定义偏好度指标,各用户根据偏好度进行博弈后选择卸载对象,并对用户进行分组,将原问题分解为若干个并行的子问题。针对卸载比例选取问题,基于萤火虫群优化算法对各用户的卸载比例进行优化,得到适当的卸载比例。与全本地处理（ALP）策略、全卸载策略（AOS）和基于粒子群优化（PSO）算法的卸载策略进行对比,实验结果表明,ALP和AOS策略在总能耗和平均时延上具有一定的局限性,相比基于PSO的卸载策略,所提策略的时延降低22%,能耗降低20%,可以有效减少系统损失。     

Resource pricing and offloading decisions in mobile edge computing based on the Stackelberg game

We propose a new approach for the organic integration of edge cloud offloading decision and Stackelberg game pricing to address the problem that the current Stackelberg games all allocate edge cloud computing resources equally and ignore the difference of different users’ demand for computing resources. Firstly, the Stackelberg game theory is used to establish a model of the optimal amount of data to be offloaded by users and the optimal number of computing resource blocks to be purchased, which converts the multivariate offloading decision problem of users into a univariate optimization problem, simplifies the offloading decision problem of users, and proves the existence of Nash equilibrium. Secondly, the KKT condition is applied to realize the offloading decision of users to purchase the optimal computing resource blocks. The upper and lower bounds of edge cloud pricing are established. Finally, a dynamic programming-based offloading (DPPO) algorithm for edge cloud pricing is proposed to achieve the optimal pricing of edge cloud utility and maximize each user’s own utility. The simulation results show that the proposed method not only achieves the equilibrium of edge cloud utility and user utility, but also has good convergence and scalability. The DPPO algorithm yields better results than with different pricing and offloading strategies.

     

基于能耗与延迟优化的移动边缘计算任务卸载模型及算法

随着移动边缘计算的兴起,如何处理边缘计算任务卸载成为研究热点问题之一。针对多任务-多边缘服务器的场景,本文首先提出一种基于能量延迟优化的移动边缘计算任务卸载模型,该模型考虑边缘设备的剩余电量,使用时延、能耗加权因子计算边缘设备的总开销,具有延长设备使用时间、减少任务卸载时延和能耗的优点。进一步提出一种基于改进遗传算法的移动边缘计算任务卸载算法,将求解最优卸载决策的问题转化为求解种群最优解的问题。对比仿真实验结果表明,本文提出的任务卸载模型和算法能够有效求解任务卸载问题,改进后的任务卸载算法求解更精确,能够避免局部最优解,利于寻找最优任务卸载决策。     

边缘计算中任务卸载研究综述

近年来,随着移动智能设备的普及以及5G等无线通信技术的发展,边缘计算作为一种新兴的计算模式被提出,作为传统的云计算模式的扩展与补充.边缘计算的基本思想是将移动设备上产生的计算任务从卸载到云端转变为卸载到网络边缘端,从而满足实时在线游戏、增强现实等计算密集型应用对低延迟的要求.边缘计算中的计算任务卸载是一个关键的研究问题...     

Wi-Fi网络下多AP协作边缘计算资源分配策略

近年来, AR/VR、在线游戏、4K/8K超高清视频等计算密集且时延敏感型应用不断涌现,而部分移动设备受自身硬件条件的限制,无法在时延要求内完成此类应用的计算,且运行此类应用会带来巨大的能耗,降低移动设备的续航能力.为了解决这一问题,本文提出了一种Wi-Fi网络多AP (access point)协作场景下边缘计算卸载和资源分配方案.首先,通过遗传算法确定用户的任务卸载决策.随后,利用匈牙利算法为进行任务卸载的用户分配通信资源.最后,根据任务处理时延限制,为进行任务卸载的用户分配边缘服务器计算资源,使其满足任务处理时延限制要求.仿真结果表明,所提出的任务卸载与资源分配方案能够在满足任务处理时延限制的前提下有效降低移动设备的能耗.     

基于两阶段优化的并发流任务计算卸载策略

计算卸载作为移动边缘计算中最关键的技术之一而备受研究人员的关注,然而现有研究较少同时考虑拓扑结构、优化目标多样性及计算资源竞争的特性。针对移动边缘计算场景下的并发型数据流任务计算卸载及资源竞争问题,设计一种基于并发型数据流任务的多目标计算卸载混合整数模型,并给出一种基于多目标优化和多属性决策的两阶段优化框架对该模型进行求解。在多目标优化阶段,提出改进动态多种群并行NSGA-II（DMP-NSGA-II）算法,包括多种群多交叉策略、动态调整种群规模与二次局部搜索的改进策略,以解决局部收敛和全局搜索难以平衡的问题,同时设计一种基于混合式求解框架的DMP-NSGA-II算法求解多目标混合整数模型。在多属性决策阶段,提出一种基于模糊C均值聚类和灰关联投影法的后验选解方法,以选出在不同偏好下具有代表性的最优卸载决策。在测试函数和模型实例上的实验结果表明,设计的两阶段优化框架能够有效地求解所提出的模型,在ZDT系列测试函数上DMP-NSGA-II算法的HV和SP指标表现全面优于NSGA-II、MOEA/D和MOEA/D-DE算法,在模型实例上DMP-NSGA-II算法的Meantime和Meanenergy指标相较于基于混合式求解框架的NSGA-II算法,分别提升了30.1%和8.9%。     

移动边缘计算中基于Stackelberg博弈的算力交易与定价

针对移动边缘计算中轻量级智能设备计算和存储能力有限等问题,提出一种基于Stackelberg博弈的计算卸载解决方案。首先,结合区块链技术构建基于云挖掘机制的算力交易模型——CPTP-BSG,允许移动智能设备（矿工）将密集且复杂的计算任务卸载到边缘服务器;其次,将矿工与边缘计算服务提供商（ESP）之间的算力交易建模为一个两阶段的Stackelberg博弈过程,并构建矿工与ESP的预期利润函数;然后,使用逆向归纳法分别在统一定价和歧视性定价策略下分析纳什均衡解的存在性和唯一性;最后,提出一种低梯度迭代算法来实现矿工和ESP的利润最大化。实验结果证明了所提算法的有效性,并且与统一定价相比,歧视性定价更符合矿工的个性化算力需求,能达到更高的算力需求总量和ESP利润。