边缘环境下计算密集型应用的卸载技术研究

移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）中的计算卸载技术通过将终端设备的计算任务卸载到网络边缘处,以解决云计算中心时延长、能耗大和负载高等问题。介绍了MEC的概念、目前主流的MEC网络架构和部署方案。从卸载决策方面对MEC环境下计算密集型应用的卸载技术进行了详细研究,从最小化时延、最小化能耗、权衡时延和能耗及最大化收益为优化目标的4种计算卸载方案进行了分析和对比,并总结出各自的关键研究点。通过分析5G环境下MEC卸载技术的发展趋势,介绍了支持5G的IIoT-MEC网络部署架构,在此基础上分析了基于深度强化学习的轻量级任务卸载策略和基于D2D协作的MEC卸载策略。总结和归纳了目前MEC中计算卸载技术所面临的卸载决策、干扰管理、移动性管理等方面的核心挑战。     

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。     

面向移动边缘计算网络的高能效计算卸载算法

移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）是一种高效的技术,通过将计算密集型任务从移动设备卸载到边缘服务器,使终端用户实现高带宽、低时延的目标.移动边缘计算环境下的计算卸载在减轻用户负载和增强终端计算能力等方面发挥着重要作用.考虑了服务缓存,提出一种云-边-端协同的计算卸载框架,在该框架中引入D2D （device-to-device,D2D）通信和机会网络.基于建立的模型,将计算卸载决策问题转化为一个混合整数非线性规划问题,并对无线特性和移动用户之间的非合作博弈交互制定了一个迭代机制来共同确定计算卸载方案.对提出的计算卸载算法从理论上证明了多用户计算卸载博弈模型为严格势力场博弈（exact potential game,EPG）,卸载决策可获得全网范围内的最优效益.考虑到服务器的计算资源、卸载任务数据量和任务延迟需求,提出对用户和MEC服务器之间最佳用户关联匹配算法.最后,模拟结果表明,卸载决策算法具有较快的收敛速度,并在能效方面优于其他基准算法.     

多设备间任务依赖的最佳卸载决策和资源分配

考虑了多个设备的移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)与端对端(device-to-device, D2D)技术协作网络, 其中多个无线设备的最终输出作为另一个设备上某个子任务的输入. 为了最小化无线设备的能耗和任务完成时间的加权和, 研究了最优的资源分配(卸载发射功率和本地CPU频率)和任务卸载决策问题. 首先固定卸载决策, 推导出卸载发射功率和本地CPU频率的闭合表达式, 运用凸优化方法求出该问题的解. 然后基于一次爬升策略提出了一种低复杂度线性搜索算法, 该算法可以在线性时间内获得最佳卸载决策. 数值结果表明, 该策略的性能明显优于其他有代表性的基准测试.     

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。     

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。     

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...     

无线供能移动边缘计算系统的安全卸载优化

针对能量受限的多用户移动边缘计算（MEC）系统存在恶意窃听节点的问题,提出一种联合无线能量传输（WPT）和MEC的安全部分计算卸载方案。该方法以系统接入点（AP）能耗最小化为优化目标,在计算延迟、安全卸载和能量捕获约束条件下,联合优化AP能量传输协方差矩阵、本地CPU频率、用户卸载比特数、用户卸载时间分配以及用户传输功率。针对AP能耗最小化问题为非凸问题,首先采用凸差分算法（DCA）将原始非凸问题转换为凸问题,然后采用拉格朗日对偶法以半封闭形式获得问题最优解。当计算任务数为5×10⁵比特时,与本地计算和安全全部计算卸载方法相比,安全部分卸载方案的能量消耗分别降低了61.3%和84.4%;当窃听节点距离超过25 m时,安全部分卸载方案所消耗的能量远小于本地计算和安全全部计算卸载。仿真实验结果表明,在保证物理层安全卸载的情况下,所提方案能够有效降低AP能耗、提高系统性能增益。     

移动边缘计算中基于改进拍卖模型的计算卸载策略

随着移动互联网业务的快速发展,增强现实、虚拟现实、超清视频等手机应用逐渐普及、IoT应用不断涌现,计算能力和续航能力的不足成为限制智能终端设备成功支撑这些应用的主要瓶颈。针对这一现状,采用计算卸载的方式解决该问题,在多用户多移动边缘服务器的场景下,综合考虑智能设备性能和服务器资源提出了一种基于改进拍卖算法的计算卸载策略。该策略主要包括两个阶段,在卸载决策阶段,通过综合考虑计算任务自身大小、计算需求和服务器计算能力、网络带宽等因素提出了卸载决策的依据;在任务调度阶段,通过综合考虑计算任务的时间需求和MEC服务器计算性能提出了基于改进拍卖算法的任务调度模型。实验证明,提出的计算卸载策略能够有效地降低服务时延,减少智能设备能耗,改善用户体验。     

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。     

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。     

面向IoT的两级多接入边缘计算节能卸载策略

多接入边缘计算（multi-access edge computing,MEC）技术将计算和存储资源下沉到网络边缘,可大幅提高物联网（Internet of things,IoT）系统的计算能力和实时性。然而,MEC往往面临计算需求增长和能量受限的约束,高效的计算卸载及能耗优化机制是MEC技术中重要的研究领域。为保证计算效率的同时最大程度提升计算过程中的能效,提出了两级边缘节点（edge nodes,ENs）中继网络模型,并设计了一种计算资源及信道资源联合优化的最优能耗卸载策略算法（optimal energy consumption algorithm,OECA）。将MEC中的能效建模为0-1背包问题;以最小化系统总体能耗为目标,系统自适应地选择计算模式和分配无线信道资源;在Python环境下仿真验证了算法性能。仿真结果表明,相比于基于有向无环图的卸载策略算法（directed acyclic graph algorithm,DAGA）,OECA可将网络容量提升18.3%,能耗缩减13.1%。     

车联网中改进粒子群算法的任务卸载策略

当前,多数车联网任务卸载工作仅考虑时延因素将任务卸载至边缘服务器执行(LOCAL-MEC),但是,车载单元仍有一定的计算能力可以利用.针对上述问题,研究了任务卸载的总代价即时延和能耗两个目标,提出一个将车辆自身的计算单元、附近车辆的计算单元与边缘服务器协同计算的任务卸载模型.该模型既考虑了任务的优先关系,又同时考虑了系统的时延和能耗.通过借鉴模拟退火算法思想并引入压缩因子改进粒子群算法来实现任务卸载.实验结果表明:与其他任务卸载策略相比,提出的任务卸载策略优化效果明显,TPSO算法的总代价为传统粒子群算法的53.8％、LOCAL-MEC策略的27.1％、DCOS(distributed computation offloading scheme)算法的78％,并且适用于多种现实场景.     

A mobile edge computing-based applications execution framework for Internet of Vehicles

Mobile edge computing (MEC) is a promising technology for the Internet of Vehicles, especially in terms of application offloading and resource allocation. Most existing offloading schemes are sub-optimal, since these offloading strategies consider an application as a whole. In comparison, in this paper we propose an application-centric framework and build a finer-grained offloading scheme based on application partitioning. In our framework, each application is modelled as a directed acyclic graph, where each node represents a subtask and each edge represents the data flow dependency between a pair of subtasks. Both vehicles and MEC server within the communication range can be used as candidate offloading nodes. Then, the offloading involves assigning these computing nodes to subtasks. In addition, the proposed offloading scheme deal with the delay constraint of each subtask. The experimental evaluation show that, compared to existing non-partitioning offloading schemes, this proposed one effectively improves the performance of the application in terms of execution time and throughput.     

A review on the computation offloading approaches in mobile edge computing: A game-theoretic perspective

In recent years, novel mobile applications such as augmented reality, virtual reality, and three-dimensional gaming, running on handy mobile devices have been pervasively popular. With rapid developments of such mobile applications, decentralized mobile edge computing (MEC) as an emerging distributed computing paradigm is developed for serving them near the smart devices, usually in one hop, to meet their computation, and delay requirements. In the literature, offloading mechanisms are designed to execute such mobile applications in the MEC environments through transferring resource-intensive tasks to the MEC servers. On the other hand, due to the resource limitations, resource heterogeneity, dynamic nature, and unpredictable behavior of MEC environments, it is necessary to consider the computation offloading issues as the challenging problem in the MEC environment. However, to the best of our knowledge, despite its importance, there is not any systematic, comprehensive, and detailed survey in game theory (GT)-based computation offloading mechanisms in the MEC environment. In this article, we provide a systematic literature review on the GT-based computation offloading approaches in the MEC environment in the form of a classical taxonomy to recognize the state-of-the-art mechanisms on this important topic and to provide open issues as well. The proposed taxonomy is classified into four main fields: classical game mechanisms, auction theory, evolutionary game mechanisms, and hybrid-base game mechanisms. Next, these classes are compared with each other according to the important factors such as performance metrics, case studies, utilized techniques, and evaluation tools, and their advantages and disadvantages are discussed, as well. Finally, open issues and future uncovered or weakly covered research challenges are discussed and the survey is concluded.