停车边缘计算：车载自组织网络中基于路边停车的任务卸载

为解决车载自组织网络(Vehicle Ad Hoc Neteorks, VANETs)中基础设施建设的不足以及路侧单元(Roadside Uints, RSUs)通信范围受限的问题,提出停车边缘计算的思想,把拥有大量闲置计算资源的路边停放车辆组织成停车簇,令停车簇充当天然边缘计算节点,在RSUs或边缘计算服务器缺失情况下,及时执行周围移动车辆的卸载任务.分析了任务的完成时间,为最大化成功完成的任务数量,设计改进的SAC(Sampling-and-Classification, SAC)算法实现执行任务的停放车辆选择和资源的分配.基于真实城市道路停车调查的模拟实验结果证明,与其他几种任务调度策略相比,本文所提策略具有较高的任务完成率和卸载率.     

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。     

基于车载以太网的任务卸载方案

现代汽车总线的电子电气(E/E)架构开始从基于CAN总线的分布式架构向通信容量更大的基于车载以太网的集中式架构发展,但车内计算资源分布不平均,集中式网络的中央设备计算能力显著高于其他边缘端设备。由于智能汽车边缘端设备的计算任务不断在增长,为应对增长的边缘端计算任务需求,降低计算延时,研究在集中式E/E架构中实现有效的计算任务卸载方案,对车载以太网的通信特点进行分析,以车载中央计算机为核心对车内域控制器的计算任务进行卸载。针对车载以太网AVB通信协议的特点,结合数据分级和整流算法获得计算卸载的延时模型,进而建立边缘计算任务延时最小化的目标优化方程,并采用改进遗传算法进行迭代求解,最终收敛求出任务卸载的最优参数。实现了在满足复杂车载条件约束条件下降低车内计算任务时延的目标,仿真实验结果表明所提方法可以有效降低车内计算任务延时,在集中式E/E架构的车内网络上实现了计算资源的充分利用。     

车载边缘计算中基于深度强化学习的协同计算卸载方案

车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)是一种可实现车联网低时延和高可靠性的关键技术,用户将计算任务卸载到移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)服务器上,不仅可以解决车载终端计算能力不足的问题,而且可以减少能耗,降低车联网通信服务的时延.然而,高速公路场景下车...     

多智能体边缘计算任务卸载

边缘计算技术的发展为计算密集型业务提供了一种全新的选择,低能耗、低时延、实时处理等词语不断被提及,任务卸载引起了众多学者的注意.任务在本地执行还是卸载到服务器上执行,以及卸载到哪一台服务器上执行成为必须要解决的问题.在多智能体环境中提出一种新的目标函数,并构建数学模型;建立马尔可夫决策过程,定义动作、状态空间以及奖励函...     

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...     

基于合约设计的移动边缘计算任务卸载策略研究

移动边缘计算将边缘服务器部署到无线局域网侧,将部分计算密集任务卸载到边缘云服务器,从而缩短计算服务与移动设备的距离,降低数据传输成本.考虑移动边缘计算(MEC)环境下的计算任务分配问题,通过探索用户体验敏感度的异质性,建立CPU运算周期数-数据量-价格的三元组合约模型,提出基于合约理论的计算任务分配策略,以最大化云服务商的利润为目标,同时保证移动用户的非负效益.分别讨论完整信息场景下和统计信息场景下的最优合约设计策略.仿真结果验证了所提出方案可以有效实现计算任务的卸载.     

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.     

基于马尔科夫决策过程的车载边缘计算切换策略

针对车载边缘计算环境中卸载场景的动态变化对计算卸载的影响,提出了一种基于马尔科夫决策过程的计算切换策略,在保证任务完成时间的基础上,对计算卸载的整体过程进行分析,从而进一步降低了计算切换的引入对卸载效果的影响。仿真实验针对计算切换的引入是否有助于提升计算卸载的效果以及如何进一步降低计算切换的引入对计算卸载的影响进行了4种算法的对比,实验结果表明,基于文中提出的计算切换策略,可以提升计算卸载的效率,保证用户的服务体验。     

Task offloading for vehicular edge computing with edge-cloud cooperation

World Wide Web - Vehicular edge computing (VEC) is emerging as a novel computing paradigm to meet low latency demands for computation-intensive vehicular applications. However, most existing...     

基于深度强化学习的车辆边缘计算任务卸载方法

车辆边缘计算允许车辆将计算任务卸载到边缘服务器,从而满足车辆爆炸式增长的计算资源需求。但是如何进行卸载决策与计算资源分配仍然是亟待解决的关键问题。并且,运动车辆在连续时间内进行任务卸载很少被提及,尤其对车辆任务到达随机性考虑不足。针对上述问题,建立动态车辆边缘计算模型,描述为7状态2动作空间的Markov决策过程,并建立一个分布式深度强化学习模型来解决问题。另外,针对离散—连续混合决策问题导致的效果欠佳,将输入层与一阶决策网络嵌套,提出一种分阶决策的深度强化学习算法。仿真结果表明,所提算法相较于对比算法,在能耗上保持了较低水平,并且在任务完成率、时延和奖励方面都具备明显优势,这为车辆边缘计算中的卸载决策与计算资源分配问题提供了一种有效的解决方案。     

基于DP-HAFS算法的移动边缘计算卸载策略

针对移动边缘计算的计算资源有限、系统处理任务总开销过高的问题,提出一种基于动态感知—混合人工鱼群(DP-HAFS)算法的卸载策略。首先,构建本地—边缘—云端三层网络架构,采用基于细粒度的部分卸载模式;然后,针对一个终端设备被多个基站覆盖的场景,提出基站选择策略进行最优基站的选择;最后,采用DP-HAFS算法对卸载决策进行动态修正,得到最优卸载策略。仿真结果表明,所提卸载策略在任务数量较多的场景下能有效降低系统总开销。     

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。     

移动边缘计算中利用BPSO的任务卸载策略

为提高移动边缘计算任务卸载方案的性能,提出一种移动边缘计算中利用BPSO的任务卸载策略.构建三层移动边缘计算(M EC)网络架构,移动设备根据任务情况进行本地计算,或者将其卸载至边缘计算节点与云服务器;根据M EC网络中的计算模型、通信模型设计计算卸载目标,即任务最优分配、节点负载均衡,使计算任务得到及时、有序、高效的分配;利用二进制粒子群(BPSO)算法对优化目标进行求解,得到最优卸载策略,实现能量消耗最小且时延最短,系统整体负载最为均衡.实验结果表明,所提策略能量损耗最小且系统整体负载性能明显提升.     

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。     

基于边缘计算的新型任务卸载与资源分配策略

针对移动边缘计算（MEC）中密集型任务卸载时，系统开销较大和延时抖动明显的问题，提出一种新型资源分配策略。首先在系统时延约束下，分析了系统任务执行开销与终端设备的资源分配机制；其次建立了基于计算卸载和任务分配的联合凸优化目标；最后采用拉格朗日乘子法进行迭代更新得到最优解。仿真结果表明，所提任务卸载与资源分配方案在保证用户服务质量的同时降低了任务执行开销，并有效提升了MEC系统性能。