基于移动边缘计算的蜂窝工业物联网数据流量卸载方法

蜂窝工业物联网数据流量卸载因移动终端设备资源受限,需要的能耗较大。为此,设计一种基于移动边缘计算的蜂窝工业物联网数据流量卸载方法。按照拓扑结构,划分应用程序,确定计算顺序,将计算卸载任务分配至移动终端设备和移动边缘计算服务器,利用粒子群算法优化计算卸载,输出最优卸载策略和最低能耗值。经实验分析,通过与利用分层卸载方法和基于光纤-无线网络的协同计算卸载方法的结果进行对比,验证所提出卸载方法对节省能耗的有效性。     

物联网中多设备多服务器的移动边缘计算任务卸载技术综述

随着物联网(Internet of Things,IoT)技术的快速发展,出现了大量具有不同功能的设备(如多种带不同传感器的智能家居设备、移动智能交通设备、智能物流或仓储管理设备等),它们相互连接,被广泛应用于智能城市、智慧工厂等领域.然而,这些物联网设备的处理能力有限,很难满足延迟敏感、计算密集型应用的需求.移动边缘...     

移动边缘计算中计算卸载方案研究综述

在移动边缘计算中通过将终端设备的计算任务卸载到边缘服务器,可以利用边缘服务器资源解决终端设备计算能力不足的问题,同时满足移动应用程序对低延迟的需求.因此,计算卸载备受关注并成为移动边缘计算的关键技术之一.本文对移动边缘计算的计算卸载研究进展进行深度调研.首先,总结归纳出两类计算卸载方法——基于启发式算法的传统方法和基于在线学习的智能方法;从最小化延迟时间、最小化能耗、权衡时间和能耗三个不同优化目标对基于启发式算法的传统计算卸载进行分析对比;梳理了基于在线学习智能计算卸载采用的底层人工智能技术;然后介绍了边缘服务器资源分配方案和新兴的移动边缘计算应用场景;最后分析计算卸载方案存在的问题并展望移动边缘计算的计算卸载研究的未来方向,为后续研究工作指明方向.     

移动边缘计算资源分配综述

在万物互联的物联网时代,云计算凭借超强的计算能力和存储能力提供了主流的大数据处理方案。随着5G的正式商用,面对5G+物联网呈爆炸式增长的终端设备以及低时延、低功耗的用户需求,基于云计算的大数据处理方案逐渐显露弊端。分布式的面向移动终端的大数据处理方案——移动边缘计算呼之欲出。本文通过对比云计算、边缘计算和移动边缘计算的概念和相关特征,引入移动边缘计算的定义及八大典型应用场景,进一步列举出移动边缘计算的发展历程。随后,归纳出移动边缘计算的几种国际标准模型以及框架设计的相关研究,结合移动边缘计算资源分配的关键问题进行梳理。最后,提出移动边缘计算的未来的研究方向和挑战。     

物联网环境下移动边缘计算安全问题

物联网时代多类型流量的接入与应用场景的多样性,从计算能力、存储和业务时延等多个方面对当前集中式云计算架构提出新的挑战.移动边缘计算(MEC)作为一种在网络边缘为用户提供服务的解决方案,能够满足物联网多样性的业务需求.针对移动边缘计算在物联网中的安全问题,对移动边缘计算的概念、应用场景和安全进程进行介绍,着重从数据传输安...     

基于联合决策模型的物联网边缘计算资源分配

随着应用需求的增加,一些场景要求物联网能够支持密集型计算任务.传统物联网只能提供单机资源,且负载能力有限,无法有效解决时延、资源与任务的配置问题.于是提出基于联合决策模型的物联网边缘计算资源分配方法,利用边缘网络的计算优势来弥补物联网节点本地计算资源的不足,从而提高任务时延与峰值负载的性能.先从时延、能耗、计算资源和带宽资源方面进行分析,并考虑了节点移动、数据传输和卸载等情况带来的问题.根据时间和各类资源模型的分析,建立联合模型来得到资源分配调度的最佳决策,将最小卸载模型推演至最高总效用模型,并通过最速下降法对模型进行分解,在任务卸载率一定时,求解得到资源分配情况.通过动态时变物联网环境下的仿真,得到所提方法能够在较短的执行时间内,达到较高的任务完成率,且保持较低的能耗和资源分配数量.结果表明所提方法能够适应动态时变的物联网应用需求,有效完成任务与资源的卸载决策与调度分配.     

车辆边缘计算环境下任务卸载研究综述

计算密集和延迟敏感型车辆应用的出现对车辆设备有限的计算能力提出了严峻的挑战,将任务卸载到传统的云平台会有较大的传输延迟,而移动边缘计算专注于将计算资源转移到网络的边缘,为移动设备提供高性能、低延迟的服务,因此可作为处理计算密集和延迟敏感的任务的一种有效方法.同时,鉴于城市地区拥有大量智能网联车辆,将闲置的车辆计算资源充分利用起来可以提供巨大的资源和价值,因此在车联网场景下,结合移动边缘计算产生了新的计算模式——车辆边缘计算.近年来,智能网联车辆数量的增长和新兴车辆应用的出现促进了对车辆边缘计算环境下任务卸载的研究,本文对现有车辆边缘计算环境下任务卸载研究进展进行综述,首先,从计算模型、任务模型和通信模型三个方面对系统模型进行梳理、比较和分析.然后介绍了最小化卸载延迟、最小化能量消耗和应用结果质量三种常见的优化目标,并按照集中式和分布式两种不同的决策方式对现有的研究进行了详细的归类和比较.此外,本文还介绍了几种常用的实验工具,包括SUMO、Veins和VeinsLTE.最后,本文围绕卸载决策算法复杂度、安全与隐私保护和车辆移动性等方面对车辆边缘计算任务卸载目前面临的挑战进行了总结,并展望了车辆边缘计算环境下任务卸载未来的发展方向与前景.     

移动边缘计算安全防御研究

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过进一步将电信蜂窝网延伸至其他无线接入网络,可以有效地解决传统网络中回程链路负载过重、时延较长的问题.但由于MEC服务节点暴露在网络边缘,且计算能力、存储能力和能量受限,更易受到攻击者的青睐.在分析移动边缘计算面临的安全威胁问题基础上,针对设备安全、节...     

工业物联网中基于SMDP的协同卸载方案

为解决工业物联网(IIoT)场景中计算资源紧缺的问题,在IIoT中引入边缘计算技术,充分利用并合理分配多接入边缘计算(MEC)服务器有限的计算能力解决IIoT中部分计算任务。首先通过分析IIoT中工业设备进行服务请求和小区范围内的MEC服务器接受服务请求这一过程,构建了多MEC协同计算卸载模型;其次,基于模型中需要分析复杂的系统环境信息并进行序列决策的特点,将系统时延和能耗总收益最大化的资源分配问题构建为半马尔可夫决策过程(SMDP);然后依据边缘网络中的通信传输时延和MEC计算资源构建折扣奖励函数,利用贝尔曼方程分析系统状态并得到状态值函数;最后根据状态值函数和折扣奖励,通过SMDP的状态值迭代获得最佳卸载和资源分配方案。仿真结果表明,所提方案优化了系统拒绝服务率以及系统效益。     

移动边缘计算环境中的计算卸载技术研究综述

计算卸载技术作为移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的关键技术,通过合理的卸载决策能有效解决终端设备计算能力弱、时延长和能耗高等问题.介绍了MEC的概念、参考架构、部署方案和典型应用场景;分别从卸载决策的目标、粗粒度、细粒度的卸载方式及MEC与端对端(Device-to-Device,D2...     

移动边缘计算中计算卸载与资源分配联合优化策略

为了在移动边缘计算(MEC)中最大限度地减少处理用户任务的时延和能耗,改善用户体验,以最小化用户的完成时间和能耗的加权和为目标,在计算资源的约束下研究了多用户、多MEC服务器中的计算卸载问题。针对此问题,考虑卸载决策和资源分配之间存在的依赖关系,首先将原问题解耦为卸载决策和计算资源分配2个子问题。然后,使用鲸鱼优化算法求解卸载决策问题,通过添加非线性收敛因子和惯性权重加快收敛速度;引入反馈机制,防止陷入局部最优,得到更高概率可行的卸载决策;对于资源分配问题使用拉格朗日乘子法得到每个卸载决策下的最佳计算资源分配解。最后,通过多次迭代得到稳定的收敛解。仿真实验结果表明,与其他基准方案相比,最多减少了44.6%的系统开销。     

面向移动边缘计算基于强化学习的计算卸载算法

针对移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的计算卸载决策的问题,基于强化学习方法提出了一个在多用户的MEC 系统中的计算卸载决策算法(Offloading Decision algorithm based on Reinforcement Learning,ODRL).ODRL算法根据任务模...     

移动边缘计算中的卸载决策与资源分配策略

为在移动边缘计算服务器计算资源有限的情况下最小化系统总成本,提出一种多用户卸载决策与资源分配策略.优化任务执行位置选择和计算资源分配过程,对基于精英选择策略的遗传算法在编码、交叉、变异等操作方面进行改进,设计联合卸载决策与资源分配的improve-eGA算法.实验结果表明,与All_local、All_offload、...     

基于工业边缘计算的缓存任务调度方法

随着工业物联网(IIoT)的发展以及工业4.0浪潮的到来,工业边缘计算领域也得到了越来越多的关注.然而,依赖于工业云的传统工业计算方案让数据时延、数据安全面临着更大的挑战.本文针对工业边缘计算场景中遇到的多计算任务与单计算资源受限之间的矛盾,基于多台边缘计算控制器(AECC)的部署,进行订单下发场景设计,对串行队列任务...     

移动边缘计算中基于中继辅助计算方法综述*

为了满足下一代网络在覆盖范围、部署成本以及容量方面的挑战,移动边缘计算（MEC）通常需要借助中继节点的辅助来完成计算密集型和延迟敏感型的任务。首先介绍了基于中继辅助MEC系统的基本架构,之后从任务卸载、资源分配和中继节点选择三方面对基于中继辅助MEC系统最新的研究方法进行归纳总结。更进一步,针对现有方法可能存在的问题与挑战进行了讨论与分析,并提出一些可行的解决方案为后续研究发展提供参考。     

基于双重拍卖的移动边缘计算任务卸载和资源分配策略

在移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)系统中,用户的卸载策略会影响能耗和计算成本,进而影响用户效益.然而,目前多数研究未考虑边缘服务器随机分布场景中用户的卸载策略和资源请求策略对效益的影响.针对该问题,提出了一种基于改进双重拍卖算法的计算卸载和资源分配策略.首先,该策略将用户与边缘服务器之间的交互过程建模为Stackelberg博弈,并且证明了在该博弈内存在唯一纳什均衡点;其次,计算出用户对于不同服务器的卸载意愿以及计算资源请求量,并将用户与最优服务器进行拍卖;最后,采用遍历法交换上一轮拍卖中部分交易中的用户与服务器,以实现系统整体效益最优.仿真实验结果表明,与其他基准算法相比,所提算法在服务器随机分布场景下提高了33.4%的系统用户总效益,有效降低系统损失.     

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.     

基于SAC的多服务移动边缘计算中任务卸载和资源配置算法

多服务移动边缘计算网络环境中的不同服务的缓存要求、受欢迎程度、计算要求以及从用户传输到边缘服务器的数据量是随时间变化的。如何在资源有限的边缘服务器中调整总服务类型的缓存子集,并确定任务卸载目的地和资源分配决策,以获得最佳的系统整体性能是一个具有挑战性的问题。为了解决这一难题,首先将优化问题转换为马尔可夫决策过程,然后提出了一种基于软演员—评论家（soft actor-critic,SAC）的深度强化学习算法来同时确定服务缓存和任务卸载的离散决策以及上下带宽和计算资源的连续分配决策。算法采用了将多个连续动作输出转换为离散的动作选择的有效技巧,以应对连续—离散混合行动空间所带来的关键设计挑战,提高算法决策的准确性。此外,算法集成了一个高效的奖励函数,增加辅助奖励项来提高资源利用率。广泛的数值结果表明,与其他基线算法相比,提出的算法在有地减少任务的长期平均完成延迟的同时也具有良好的稳定性。