车联网云边协同计算场景下的多目标优化卸载决策

车联网场景下的计算任务对时延非常敏感,需要云边协同计算来满足这类需求。针对车联网云边协同计算场景下如何高效地进行服务卸载并同时考虑服务的卸载决策以及边缘服务器和云服务器的协同资源分配问题,设计了基于云边协同的车辆计算网络架构,在该架构下,车载终端、云服务器和边缘服务器都可以提供计算服务;通过对缓存任务进行分类并将缓存策略引入车联网场景,依次设计了缓存模型、时延模型、能耗模型、服务质量模型以及多目标优化问题模型;给出了一种基于改进的多目标优化免疫算法的卸载决策方案。最后,通过对比实验验证了所提卸载决策方案的有效性。     

车辆网络多平台卸载智能资源分配算法

为了降低计算任务的时延和系统的成本,移动边缘计算(MEC)被用于车辆网络,以进一步改善车辆服务。该文在考虑计算资源的情况下对车辆网络时延问题进行研究,提出一种多平台卸载智能资源分配算法,对计算资源进行分配,以提高下一代车辆网络的性能。该算法首先使用K临近(KNN)算法对计算任务的卸载平台(云计算、移动边缘计算、本地计算)进行选择,然后在考虑非本地计算资源分配和系统复杂性的情况下,使用强化学习方法,以有效解决使用移动边缘计算的车辆网络中的资源分配问题。仿真结果表明,与任务全部卸载到本地或MEC服务器等基准算法相比,提出的多平台卸载智能资源分配算法实现了时延成本的显著降低,平均可节省系统总成本达80%。     

基于区块链的雾网络中的任务卸载优化方案研究

当前物联网(IoT)应用的快速增长对用户设备的计算能力是一个巨大的挑战。雾计算(FC)网络可为用户设备提供近距离、快速的计算服务,为资源紧张,计算能力有限的用户设备提供了解决方案。该文提出一个基于区块链的雾网络模型,该模型中用户设备可以将计算密集型任务卸载到计算能力强的节点处理。为最小化任务处理时延和能耗,引入两种任务卸载模型,即设备到设备(D2D)协作群组任务卸载和雾节点(FNs)任务卸载。此外,针对雾计算网络任务卸载过程的数据安全问题,引入区块链技术构建去中心化分布式账本,防止恶意节点修改交易信息,实现数据安全可靠传输。为降低共识机制时延和能耗,提出了改进的基于投票的委托权益证明(DPoS)共识机制,得票数超过阈值的FNs组成验证集,验证集中的FN轮流作为管理者生成新区块。最后,以最小化网络成本为目标,联合优化任务卸载决策、传输速率分配和计算资源分配,提出任务卸载决策和资源分配(TODRA)算法进行求解,并通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

车载边缘计算中任务卸载和服务缓存的联合智能优化

针对车载环境下有限的网络资源和大量用户需求之间的矛盾,提出了智能驱动的车载边缘计算网络架构,以实现网络资源的全面协同和智能管理.基于该架构,设计了任务卸载和服务缓存的联合优化机制,对用户任务卸载以及计算和缓存资源的调度进行了建模.鉴于车载网络的动态、随机和时变的特性,利用异步分布式强化学习算法,给出了最优的卸载决策和资...     

基于深度强化学习的计算卸载与资源分配策略

为了扩大车载边缘网络的覆盖范围及其计算能力，提出了一种适用于空天地融合车载网的计算卸载架构。考虑计算任务的时延和能耗约束，以及空天地融合车载网的频谱、计算和存储约束，将计算卸载决策和资源分配的联合优化问题建模为一个混合整数非线性规划问题。基于强化学习方法，将原问题转换成一个马尔可夫过程，提出了一种深度强化学习算法以求解该问题，所提算法具有较好的收敛性。仿真结果表明，所提算法在任务时延和成功率方面优于其他算法。     

基于边缘计算的泵闸站数据处理任务分发机制研究

传统泵闸站系统采用的“端-主站”信息传输及处理体系容易导致网络堵塞以及时延的增加,而边缘计算可将泵闸站中大量实时的数据处理任务在终端或边缘端进行处理。分析了基于边缘计算的泵闸站数据处理任务分发机制,将其建模为混合整数非线性规划问题。为求解该问题,首先使用拉格朗日乘子法得到给定任务分发决策下的最佳计算资源分配,然后利用樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm,SSA）得到优化计算资源下的任务分发决策,通过不断迭代寻找最优解。仿真结果表明,与其他算法相比,所提算法能有效减少任务处理总时延,提高泵闸站整体的性能。     

MEC系统中基于多智能体深度增强学习的协作式任务卸载和资源分配

移动边缘计算(MEC)通过将计算任务卸载到MEC服务器上,在缓解智能移动设备计算负载的同时,可以降低服务时延。然而目前在MEC系统中,关于任务卸载和资源分配仍然存在以下问题：1)边缘节点间缺乏协作;2)计算任务到达与实际环境中动态变化的特征不匹配;3)协作式任务卸载和资源分配动态联合优化问题。为解决上述问题,文章在协作式MEC架构的基础上,提出了一种基于多智能体的深度确定性策略梯度算法(MADDPG)的任务卸载和资源分配算法,最小化系统中所有用户的长期平均成本。仿真结果表明,该算法可以有效降低系统的时延及能耗。     

面向6G通感算融合的多粒度资源分配算法

面向6G通信-感知-计算(通感算)融合的发展需求,亟需突破其资源高效分配算法。提出一种面向6G通感算融合的多粒度资源分配算法,该算法根据感知的网络状态以及基站自身状态,在多时间粒度上调整资源分配策略时间。首先,该算法将通信、感知、计算资源联合优化问题建模为多时间粒度上的最大化效用函数问题;其次,采用决斗深度Q网络(Dueling Deep Q-network, Dueling DQN)算法关注重要状态,忽视不重要状态,可以较快地找到最佳动作;最后在所搭建的实验平台中,将所提算法与多种资源分配算法进行对比,提高网络频谱效率,并降低传输时延、处理时延和资源分配动作执行的成本。     

天地算力网络中的异构资源协同博弈

为解决多卫星天地算力网络中的星间资源博弈,围绕计算、频谱域资源管理问题,设计了一种天地异构资源协同博弈机制。每颗卫星搭载一项计算任务,各任务间彼此独立,依赖用户设备从环境中获取原始数据,通过竞争网络中的计算/频谱资源实现数据卸载与计算。为提供高速数据服务,提出基于多智能体强化学习的分布式算法,以协调星间异构资源竞争,实现系统时延最小化。仿真表明,与现有方案相比,所提算法可获得更低的系统时延。     

车联网场景下移动边缘计算协作式资源分配策略

为了有效利用边缘云的计算资源,尽可能降低任务卸载时的平均等待时延,提出了一种满足边缘计算服务器容限阈值和任务卸载成功率约束条件下的多个边缘计算服务器相互协作的资源分配方案,通过单位时间总代价指标优化边缘计算服务器个数.将此方案建模为一个整数优化问题,之后设计了一种最小代价算法求解此优化问题,得到约束条件下的单位时间总代价以及任务平均等待时延.仿真结果表明,与已有方案相比,所提方案降低了单位时间总代价和任务卸载平均等待时延.     

面向多工作流的基于容器的边缘微服务选择机制

边缘计算已经成为物联网(IOT)的有效解决方案,微服务模型将物联网应用程序划分为一组松散耦合、相互依赖的细粒度微服务。由于边缘节点资源有限,并发请求争夺容器实例,如何在移动边缘计算环境下为复杂工作流应用的并发请求生成合适的微服务执行方案是一个需要解决的重要问题。为此,该文首先建立了基于容器的微服务选择架构,并构建了服务时延模型和网络资源消耗模型,以减少平均延迟和网络消耗。其次,提出一种基于优先级机制和改进蚁群的微服务选择算法(MS-PAC),利用任务截止时间优先分配紧急任务以保证延迟,并利用蚁群算法的信息素机制寻找全局最优解。实验表明,该算法能有效地降低平均时延和网络消耗。     

工业互联网传输延时性分析与研究

在现代工业互联网中,网络的不确定性以及系统时钟的不同步已成为制约网络控制系统性能进一步提升的主要障碍。为了使基于工业互联网的控制系统能够应用于实时性要求较高的工业控制领域,改善网络传输时延和解决时钟同步就成为了关键问题。文章从工业互联网的典型时延问题出发,提出了几种移动边缘计算与雾计算的延时改善方案,探讨了无线网络下引入移动边缘缓存技术和雾计算的优势,利用计算卸载以及多维资源分配,可以在一定程度上优化时延问题。但在实际生产中,很多任务需要在规定的时间内完成,同时还需要考虑到因终端设备的移动以及功率的变化额外产生的传输时延,故局限性较大,因此算法和卸载策略如何建模依然是未来亟待解决的问题。     

移动边缘计算中分布式异构任务卸载算法

随着物联网(IoT)迅速发展,移动边缘计算(MEC)在提供高性能、低延迟计算服务方面的作用日益明显。然而,在面向IoT业务的MEC(MEC-IoT)时变环境中,不同边缘设备和应用业务在时延和能耗等方面具有显著的异构性,对高效的任务卸载及资源分配构成严峻挑战。针对上述问题,该文提出一种动态的分布式异构任务卸载算法(D2HM),该算法利用分布式博弈机制并结合李雅普诺夫优化理论,设计了一种资源的动态报价机制,并实现了对不同业务类型差异化控制和计算资源的弹性按需分配,仿真结果表明,所提的算法可以满足异构任务的多样化计算需求,并在保证网络稳定性的前提下降低系统的平均时延。     

5G边云协同分布式网络架构下任务卸载模型

自动驾驶、增强现实等5G新兴的应用对网络时延和可靠性提出更高的挑战,针对边缘协同框架负载均衡问题,提出一种大规模边云协同分布式网络架构下的任务卸载模型.该模型以最低能耗为目标,根据任务特性与现有网络资源、计算资源和存储资源自适应优化任务卸载决策,通过整合边缘计算与云计算处理能力的优势,保证时延敏感型任务的质量,提高整个...     

算力网络中面向计算重用的任务调度优化

为应对未来算力需求爆炸性增长所带来的挑战,将计算重用技术引入算力网络中,通过重用计算任务结果,来缩短服务时延并减少计算资源消耗。在此基础上,提出基于服务联盟的上下文感知在线学习算法。首先,设计重用指数来减少额外查找时延;然后,基于服务联盟机制进行在线学习,根据上下文信息及历史经验做出计算任务调度决策。仿真实验结果表明,所提算法在服务时延、计算资源消耗等方面均优于基准算法。     

移动性感知的边缘服务迁移策略

针对移动边缘计算网络中由于用户位置动态变化而导致边缘服务器间负载不均衡、用户服务质量降低的问题,提出了一种移动性感知的边缘服务迁移算法。首先,以最小化用户服务请求感知时延为目标,将优化问题建模为混合整数非线性规划问题。其次,基于Lyapunov优化方法将时延优化问题解耦为边缘服务迁移子问题与无线接入子问题。再次,提出快速边缘决策算法求解出给定无线接入策略情况下最优的资源分配与边缘服务迁移方案。最后,提出异步最佳响应算法迭代出最优无线接入策略。仿真结果表明,与现有服务迁移策略相比较,所提算法能够在保证服务迁移成本稳定的情况下降低用户服务请求的感知时延。     

基于混合粒子群算法的计算卸载成本优化

为了满足用户日益增长的计算密集型和时延敏感型服务需求,同时最小化计算任务的处理成本,在时延约束下,该文针对超密集异构边缘计算网络,构建了有关任务卸载、无线资源管理、计算资源块分配的联合优化问题。考虑到所规划的问题具有非线性和混合整数的形式,且为满足约束条件及提升算法收敛速率,通过改进分层自适应搜索(HAS)算法设计了混合粒子群优化 (HPSO)算法来求解所提出的问题。仿真结果表明,HPSO算法明显优于现有算法,能有效降低任务处理成本。     

边缘计算环境中基于复制的任务加速机制

随着边缘计算的快速发展,边缘往往需要处理大量的任务,一些边缘集群超载,导致慢任务的产生.文章首次基于多臂赌博机的算法应用于边缘计算环境的任务复制问题.以往的工作通常是将任务从过载边缘复制到空闲边缘,以减少排队和计算时延来换取传输时延.在作出复制决策之前,无法预测被复制到不同边缘的任务的完成时延,这影响了任务复制机制的性能.因此,将多臂赌博机应用于任务复制问题,并对边缘计算性能和链路带宽的随机性进行了描述.文章提出了一种边缘计算环境中基于复制的任务加速机制,证明了该任务加速机制是次线性的.最后,对所提出的任务加速机制的时延性能和服务可靠性进行了仿真评估.与SINGLE和RANDOM相比,此任务加速机制将平均作业完成时间分别提高了56.4％和77.6％.     

一种车载服务的快速深度Q学习网络边云迁移策略

智能网联交通系统中车载用户的高速移动，不可避免地造成了数据在边缘服务器之间频繁迁移，产生了额外的通信回传时延，对边缘服务器的实时计算服务带来了巨大的挑战。为此，该文提出一种基于车辆运动轨迹的快速深度Q学习网络(DQN-TP)边云迁移策略，实现数据迁移的离线评估和在线决策。车载决策神经网络实时获取接入的边缘服务器网络状态和通信回传时延，根据车辆的运动轨迹进行虚拟机或任务迁移的决策，同时将实时的决策信息和获取的边缘服务器网络状态信息发送到云端的经验回放池中；评估神经网络在云端读取经验回放池中的相关信息进行网络参数的优化训练，定时更新车载决策神经网络的权值，实现在线决策的优化。最后仿真验证了所提算法与虚拟机迁移算法和任务迁移算法相比能有效地降低时延。     

基于匹配理论的电力物联网边缘服务器选择机制

移动边缘计算利用部署在用户附近基站或具有空闲资源的路侧单元、车辆和MEC服务器作为网络的边缘,为设备提供所需的服务以及云端计算能力,以减少网络操作和服务交付的时延。文章将移动设备和MEC服务器的任务分配问题描述为一对一的匹配博弈,解决了移动边缘计算中的任务卸载问题。文章提出的算法具有良好的扩展性,并且能够降低总体能耗,使任务卸载时延最小化。