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。     

D2D网络中基于多目标优化的计算卸载策略

针对终端直传（Device-to-Device, D2D）通信技术的移动边缘计算场景中计算卸载的高时延、高能耗问题,提出一种基于多目标优化的计算卸载策略。该计算卸载策略基于时延和能耗多目标优化模型,引入过度卸载问题的分析,对NSGA-II算法进行改进,包括适用于计算卸载的基因编码策略、交叉和变异方法,通过求解帕累托最优来最小化任务执行时间和能耗。此外,还提出一种数据路由算法,以平衡路由设备的传输能耗,并优化路由路径。通过仿真实验,该算法的平均提升效率最高可达41.7%,任务重传率降低至7.8%。实验结果表明,本文提出的算法能明显减少执行时延、能耗,降低任务重传率和提高任务卸载成功率。     

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.     

基于强化学习的移动边缘计算任务卸载方法

最佳卸载策略直接影响移动计算任务卸载的时延与能耗,因此提出基于强化学习方法的移动边缘计算任务卸载方法。首先对移动设备的计算任务卸载形式展开具体分析,并基于分析结果获取计算任务卸载能量消耗、发射功率、传输速率等相关参数值,以此建立移动边缘计算任务卸载模型。最后基于建立的卸载模型结合Q-Learning算法对计算任务实施强化学习,找出计算任务的最佳卸载策略,从而实现移动边缘计算任务的实时卸载。实验结果表明,使用强化学习方法开展移动边缘计算任务卸载时,卸载能耗低、时延小。     

具有隐私保护的车联网边缘计算任务卸载资源分配策略

针对车联网任务卸载的资源最优化问题，以无线供能移动边缘计算(WP-MEC)系统为基础，提出一种关于计算时间分配、能耗、本地计算能力和任务卸载的联合优化方案。在该系统中，将“收集然后传输”协议应用于车辆的能量采集和消耗阶段，确保车辆可以持续工作。为求解该最优化问题，提出一种基于模拟退火算法的系统能量效率最大化算法。实验结果表明，所提策略的平均电池电量比全卸载模式、仅本地计算模式提高了40%以上，有效降低了系统时延，验证了所提策略的有效性和高效性。     

融合模糊逻辑与马尔可夫决策过程的边缘计算切换策略

在边缘计算切换策略中,针对马尔可夫决策过程（Markov decision process,MDP）传输时延高且环境适应能力差等问题,提出了一种融合模糊逻辑与马尔可夫决策过程的边缘计算切换策略。采用模糊逻辑算法将系统参数模糊化,并且将模糊值引入适应度函数,保证系统参数能够有效融合;利用差分进化算法求解适应度函数最大值,从而选取出该环境的最优规则,提高边缘计算对环境的适应能力;将适应度函数引入MDP,提高系统综合性能。该方案将移动智能设备作为任务卸载发起方,将边缘服务器作为任务卸载对象,对一维MDP切换策略、一维仅时延MDP切换策略、二维MDP切换策略、模糊逻辑MDP切换策略、最小距离切换算法和最小时延切换算法进行仿真。仿真结果表明,模糊逻辑MDP的边缘计算切换策略的任务执行平均时长为608.8 s,较一维MDP切换策略、一维仅时延MDP切换策略、二维MDP切换策略、最小距离切换算法和最小时延切换算法分别降低了27.2%、8.6%、37.1%、41%和22.3%。该方案在提高了基于MDP的边缘计算切换策略的环境适应性的同时,大幅降低了边缘计算的传输时延。     

面向多边缘设备协作的任务卸载和服务缓存在线联合优化机制

移动边缘计算通过在边缘设备上部署通信、计算、存储等资源,有效克服传统云计算存在的传输距离较长、响应时延过慢等问题,满足新兴的计算密集型和时延敏感型应用的服务需求.然而,移动边缘计算中存在边缘设备资源有限且多边缘设备间负载不均衡的问题.为了解决上述问题,多边缘设备协作成为一种必然趋势.然而,多边缘设备协作面临任务卸载与服...     

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,高速公路场景下车辆移动性与边缘服务器静态部署的矛盾给计算卸载的可靠性带来了挑战。针对高速公路环境的特点,研究了临近车辆提供计算服务的可能性。通过联合MEC服务器和车辆的计算资源,设计并实现了一个基于深度强化学习的协同计算卸载方案,以实现在满足任务时延约束的前提下最小化所有任务时延的目标。仿真实验结果表明,相比于没有车辆协同的方案,所提方案可以有效降低时延和计算卸载失败率。     

面向5G车联网场景的移动任务动态卸载策略研究

由于车辆自身的高速移动性和资源有限性等特征,使得采用传统通信和计算手段的车联网场景无法满足用户日益增长的数据计算需求和体验质量需求。采用5G和边缘计算技术构建的新型车联网架构可以满足以上需求,但由于网络结构的变化,需设计适合新场景下的车辆任务通信和计算策略。针对5G车联网场景下的移动车辆任务动态卸载问题进行研究,提出了对应的动态任务分配策略和卸载调度低时延算法。车辆会根据提出的策略和算法将未完成的计算任务卸载到相应的 MEC 服务器或车辆上,并且计算结果将通过边缘服务器之间的联合通信或直接从被选择接受卸载任务的附近空闲车辆上直接返回给车主。仿真结果表明,所提出的策略和算法在优化卸载延迟方面具有良好的性能,并提高了用户体验质量。     

停车辅助的车辆边缘计算中的双重任务卸载设计

为解决车辆边缘计算(vehicular edge computing, VEC)中边缘服务器资源受限的问题,提出将路边停放车辆组织成停车簇,辅助实际部署的边缘服务器执行移动车辆产生的计算密集型任务。在此基础上设计双重任务卸载方案,即自上而下的任务分配以及停车簇内部任务分配,保证服务器尽量按时完成卸载的任务,最大限度地提高停放车辆的收益,降低停放车辆执行卸载任务的能耗开销。大量仿真结果表明,该任务调度策略的性能显著优于其它几种对比策略。     

基于延迟接受的多用户任务卸载策略

随着人工智能的应用对计算资源的要求越来越高,移动设备由于计算能力和存储能量有限而无法处理这类有实时性需求的计算密集型应用.移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)可以在无线网络边缘提供计算卸载服务,达到缩短时延和节约能源的目的.针对多用户依赖任务卸载问题,在综合考虑时延与能耗的基础上建立用户依...     

移动边缘计算中资源受限的串行任务卸载策略

云计算和移动互联网的不断融合，促进了移动云计算的产生和发展，但是其难以满足终端应用对带宽和延迟的需求.移动边缘计算在靠近用户的网络边缘提供计算和存储能力，通过计算卸载，将终端任务迁移至边缘服务器上面执行，能够有效降低应用延迟和节约终端能耗.然而，目前针对移动边缘环境任务卸载的主要工作大多考虑单个移动终端和边缘服务器资源无限的场景，这在实际应用中存在一定的局限性.因此，针对边缘服务器资源受限下的任务卸载问题，提出了一种面向多用户的串行任务动态卸载策略（multi-user serial task dynamic offloading strategy，简称MSTDOS）.该策略以应用的完成时间和移动终端的能量消耗作为评价指标，遵循先来先服务的原则，采用化学反应优化算法求解，充分考虑多用户请求对服务器资源的竞争关系，动态调整选择策略，为应用做出近似最优的卸载决策.仿真结果表明，MSTDOS策略比已有算法能够取得更好的应用性能.     

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...     

面向非正交多址的车联网中资源优化方案

为了解决车辆端计算能力不足、任务处理时延大、能源消耗多、无线资源缺乏等问题,该文考虑利用非正交多址技术进行任务上传和数据包下载的车辆边缘计算系统,对系统的卸载决策、缓存决策、计算和缓存资源的分配进行联合优化.由于车辆需要在动态网络环境下实时确定任务卸载和缓存策略,提出了一个以移动边缘计算服务器平均能耗最小化为目标的随机...     

超密集边缘计算网络中面向能耗优化的任务卸载方法

传统网络架构部署下的边缘服务器难以满足大规模用户设备的接入和通信质量要求。为增加网络容量,提高频谱利用率,通过密集化基站的部署,构建一种面向超密集边缘计算网络的任务卸载优化模型。面对信道状态的变化、移动设备的动态需求以及服务器和频谱资源的有限性对任务卸载带来的挑战,结合任务类型和服务器的计算能力,并考虑信道状态变化、移动设备的动态需求以及干扰约束对卸载策略的影响,提出一种基于自适应模拟退火遗传（AGASA）算法的任务卸载方法,在满足任务截止期限的同时,对任务卸载能耗进行优化。同时,为得到最优上传功率,采用黄金分割算法解决功率控制问题,从而降低传输能耗。实验结果表明,AGASA算法在信道状态变化时可保证通信质量和计算效率,相比混合遗传粒子群算法,能够在满足截止期约束的同时使卸载能耗降低15.56%。     

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。