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。     

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...     

MEC中资源分配与卸载决策联合优化策略

针对移动边缘计算(MEC)中用户任务处理时延与能耗过高的问题,提出了"云-边-端"三层MEC计算卸载结构下的资源分配与卸载决策联合优化策略.首先,考虑系统时延与能耗,将优化问题规划为系统总增益(任务处理时延与能耗相对减少的加权和)最大化问题;其次,为用户任务设置优先级,并根据任务数据量初始化卸载决策方案;然后,采用均衡...     

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。     

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。     

基于网联车多跳传输的移动边缘计算卸载

提出了一种基于网联车多跳传输的移动边缘计算卸载策略,通过对车辆未来行驶轨迹的预测,有效发现车辆网络实时最佳多跳传输路径,以保证在时延要求内成功将计算任务卸载至MEC服务器。仿真实验结果表明,较传统的移动卸载策略,平均任务时延更低,任务成功率更高,各方面性能均优于传统的边缘计算卸载策略。其中,任务卸载成功率平均提升了10.06%,任务时延平均降低了8.62%。     

基于深度强化学习的任务卸载和资源分配优化

移动边缘计算(MEC)可以在网络边缘为用户提供就近的存储和计算服务,从而为移动用户带来低能耗、低时延的优势。该文针对基于超密集网络(UDN)的多用户多MEC场景,从用户侧出发,以最小化用户计算总开销为目的,解决用户在卸载过程中的卸载决策和上传传输功率优化以及MEC计算资源分配问题。具体而言,考虑到该问题是一个具有NP-hard性质的MINLP问题,该文将该问题分解为两个子问题并通过两个阶段的方式进行求解。首先在第一个阶段设计了一种基于深度强化学习(DQN)的任务卸载决策来解决任务卸载子问题,然后在第二个阶段分别使用KKT条件以及黄金分割算法解决MEC计算资源分配和上行传输功率的优化问题。仿真结果表明,所提方案在保证用户时延约束的前提下,有效降低了用户的计算开销,提升了系统性能。     

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.     

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。     

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.     

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。     

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.     

基于软件定义网络和移动边缘计算的车联网高效任务卸载方案

随着车联网(IoV)中车辆和智能应用数目的增加使计算密集型任务激增,传统架构难以满足用户需求。为解决车联网计算资源不足且分配不均匀、应用时延需求无法满足、任务能耗成本较高的问题,结合移动边缘计算(MEC)和软件定义网络(SDN),设计了一种从宏基站到MEC服务器到车辆的车联网架构中的高效任务卸载方案,并提出一种改进的低复杂度非支配排序遗传算法,优化任务卸载成本和MEC服务器的负载均衡率。实验仿真结果表明,相比于随机卸载,NO-MEC卸载,NO-I卸载,传统NSGA、NSGA-Ⅱ卸载,GA卸载,Q-learning卸载,DQN卸载方案,所提方案有着更低的卸载成本,更优的负载均衡率,得到近似最高的系统效用,能够给车联网中的车辆用户带来更优质的网络服务。     

Wi-Fi网络下多AP协作边缘计算资源分配策略

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.