共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
近年来, AR/VR、在线游戏、4K/8K超高清视频等计算密集且时延敏感型应用不断涌现,而部分移动设备受自身硬件条件的限制,无法在时延要求内完成此类应用的计算,且运行此类应用会带来巨大的能耗,降低移动设备的续航能力.为了解决这一问题,本文提出了一种Wi-Fi网络多AP (access point)协作场景下边缘计算卸载和资源分配方案.首先,通过遗传算法确定用户的任务卸载决策.随后,利用匈牙利算法为进行任务卸载的用户分配通信资源.最后,根据任务处理时延限制,为进行任务卸载的用户分配边缘服务器计算资源,使其满足任务处理时延限制要求.仿真结果表明,所提出的任务卸载与资源分配方案能够在满足任务处理时延限制的前提下有效降低移动设备的能耗. 相似文献
2.
3.
4.
5.
6.
在移动边缘计算中,在资源有限的边缘设备上对服务缓存和任务执行进行合理的决策能够大幅度地提高卸载效率和减少应用程序的处理时延。针对边缘计算环境下服务缓存与任务卸载决策问题,建立网络模型和服务缓存模型,定义关联的边缘设备、协作的边缘设备任务执行时延及远端云数据传输和任务执行的时延,提出一种联合优化算法来求解任务执行时延约束条件下的服务缓存决策最优解。该算法采用粒子群优化Particle Swarm Optimization(PSO),将移动用户的任务按照整数编码,优化任务处理时延适应度和粒子速度更新,缩短任务延迟时间。仿真实验结果表明,联合优化算法取得相比其他策略完成时间更少且能适应大规模任务调度的效果。 相似文献
7.
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... 相似文献
8.
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。 相似文献
9.
移动边缘计算(MEC)通过将资源部署在用户的近邻区域,可以减少移动设备的能耗,降低用户获取服务的时延;然而,大多数有关缓存方面的研究忽略了用户所请求服务的地域差异特性。通过研究区域所请求内容的特点和内容的动态性特性,提出一种收益最大化的缓存协作策略。首先,考虑用户偏好的区域性特征,将基站分为若干协作域,使每一个区域内的基站服务偏好相同的用户;然后,根据自回归移动平均(ARIMA)模型和内容的相似度预测每个区域的内容的流行度;最后,将缓存协作问题转化为收益最大化问题,根据存放内容所获得的收益,使用贪心算法解决移动边缘环境中缓存的内容的放置和替换问题。仿真实验表明,与基于MEC分组的协作缓存算法(GHCC)相比,所提算法在缓存命中率方面提高了28%,且平均传输时延低于GHCC。可见,所提算法可以有效提高缓存命中率,减少平均传输时延。 相似文献