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...     

移动边缘计算中计算卸载方案研究综述

在移动边缘计算中通过将终端设备的计算任务卸载到边缘服务器,可以利用边缘服务器资源解决终端设备计算能力不足的问题,同时满足移动应用程序对低延迟的需求.因此,计算卸载备受关注并成为移动边缘计算的关键技术之一.本文对移动边缘计算的计算卸载研究进展进行深度调研.首先,总结归纳出两类计算卸载方法——基于启发式算法的传统方法和基于在线学习的智能方法;从最小化延迟时间、最小化能耗、权衡时间和能耗三个不同优化目标对基于启发式算法的传统计算卸载进行分析对比;梳理了基于在线学习智能计算卸载采用的底层人工智能技术;然后介绍了边缘服务器资源分配方案和新兴的移动边缘计算应用场景;最后分析计算卸载方案存在的问题并展望移动边缘计算的计算卸载研究的未来方向,为后续研究工作指明方向.     

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。     

移动边缘计算环境下服务工作流的计算卸载

移动边缘计算（MEC）将计算和存储资源移动到移动网络的边缘，使其能够在满足严格的延迟要求的同时在移动设备处运行要求高处理的应用。它考虑了移动计算卸载问题，其中可以调用工作流中的多个移动服务来满足其复杂需求，并决定是否卸载工作流的服务，同时考虑了组件服务之间的依赖关系，并旨在优化执行移动服务的执行时间和能耗。针对上述问题运用了基于遗传算法（GA）的卸载方法，经过设计和实施后，部分修改传统遗传算法，以满足对所述问题的特殊需求。仿真实验表明，GA算法的实验效果都优于算法Local Execution和RANDOM得到的实验结果。     

移动边缘计算中基于Stackelberg博弈的卸载和定价算法

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)能够将计算密集型任务传输到MEC服务器上执行,相比移动云计算,延迟更低。然而MEC服务器的计算资源有限,需要设计合理的移动边缘计算卸载和定价策略。为此,针对计算资源有限的MEC服务器与多用户设备的场景进行了研究,其中每个用户设备都有一个可分割的任务并且可以选择卸载到MEC服务器上执行的卸载量,同时考虑到了任务的本地执行部分和卸载执行部分不能同时开始执行的情形。首先,根据用户设备卸载量和服务器定价的关系建立Stackelberg博弈;然后证明博弈存在纳什均衡,并采用差分进化算法寻找服务器定价的最佳策略;最后迭代求出用户设备的最优卸载量和MEC服务器的最优定价。仿真实验结果表明,所提出的算法可以提高服务器的利润和用户的效用,从而实现双赢。     

移动边缘计算环境中的计算卸载技术研究综述

计算卸载技术作为移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的关键技术,通过合理的卸载决策能有效解决终端设备计算能力弱、时延长和能耗高等问题.介绍了MEC的概念、参考架构、部署方案和典型应用场景;分别从卸载决策的目标、粗粒度、细粒度的卸载方式及MEC与端对端(Device-to-Device,D2...     

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。     

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...     

基于双重拍卖的移动边缘计算任务卸载和资源分配策略

在移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)系统中,用户的卸载策略会影响能耗和计算成本,进而影响用户效益.然而,目前多数研究未考虑边缘服务器随机分布场景中用户的卸载策略和资源请求策略对效益的影响.针对该问题,提出了一种基于改进双重拍卖算法的计算卸载和资源分配策略.首先,该策略将用户与边缘服务器之间的交互过程建模为Stackelberg博弈,并且证明了在该博弈内存在唯一纳什均衡点;其次,计算出用户对于不同服务器的卸载意愿以及计算资源请求量,并将用户与最优服务器进行拍卖;最后,采用遍历法交换上一轮拍卖中部分交易中的用户与服务器,以实现系统整体效益最优.仿真实验结果表明,与其他基准算法相比,所提算法在服务器随机分布场景下提高了33.4%的系统用户总效益,有效降低系统损失.     

移动边缘网络中计算迁移与内容缓存研究综述

随着移动设备数量的爆炸性增长以及许多新兴应用的出现,移动网络的流量呈指数级增长.传统的集中式网络架构由于回程链路负载过重、时延较长,无法满足移动用户的需求.因此,提出了将网络能力从核心网开放至边缘网的新体系结构,即移动边缘计算（MEC）.移动边缘计算能够在移动蜂窝网络的边缘提供轻量级的云计算和存储能力.对移动边缘计算相关的最新研究成果进行了详尽的回顾：首先,概述了移动边缘计算的发展历程、关键问题和支撑技术;然后,针对MEC架构、计算迁移、边缘缓存和服务编排这4个关键研究问题进行了全面的综述,并讨论了增强现实、虚拟现实、动态内容交付、车联网和物联网等移动边缘计算中的典型应用案例;最后,从移动边缘计算功能增强、服务质量保障和安全可用性这3个方面展望了移动边缘计算的开放式研究挑战和未来的发展趋势.     

基于双层Stackelberg博弈的MEC计算卸载方案

多接入边缘计算(multi-access edge computing, MEC)中的计算卸载问题已经成为当前研究的热点之一.目前的计算卸载方案仅考虑云、边、端结构中的计算卸载问题,而未考虑到其公、私有云的属性.提出了一种新的计算卸载方案,所提方案考虑了边缘计算中公有云与私有云之间的关系,将公有云作为了私有云资源的补充,可以缓解由于私有云资源局限性带来的算力不足问题;并通过建立双层Stackelberg博弈来解决计算卸载问题.对公有云、私有云以及用户的策略和收益进行了分析,求出了各参与人的最优策略,证明了双层博弈的纳什均衡解的存在性及唯一性.仿真结果和分析也验证了基于双层Stackelberg博弈的计算卸载方案的可行性,且相较基于单层Stackelberg博弈的卸载方案更高效,更适合可扩展的边缘计算的环境.     

移动边缘计算任务卸载和基站关联协同决策问题研究

为了缩小IoT应用的服务质量要求与IoT设备有限的计算资源之间的差距,提高设备与基站能源利用率,设计了基于超密集网络的移动边缘计算框架COMED,提出了一个结合任务卸载、设备-基站关联以及基站睡眠调度的在线优化问题,旨在最小化设备和基站的整体能量消耗,同时满足IoT应用的服务质量要求.针对这一在线优化问题,提出了一个基于李雅普诺夫优化理论的任务调度算法JOSA,该算法只使用当前时间片的系统信息进行调度.仿真实验证明了COMED框架具有良好的性能：1)与设备本地处理相比,系统整体节能30%以上,与DualControl算法相比平均节能10%~50％;2)算法的执行时间与IoT设备数量呈近似线性的关系.     

绿色能源驱动的移动边缘计算动态任务卸载

移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)是近年来出现的一种崭新技术,它能满足更多应用程序所需的计算资源,能使移动网络边缘资源受限的物联网(IoT)设备获得更好的性能.然而,众所周知,边缘基础设施在提高电力使用效率和整合可再生能源方面的能力较差.此外,由于物联网设备的电池容量是有限的,当电池电量耗尽时,所执行任务会被中断.因此,利用绿色能源来延长电池的使用寿命是至关重要的.此外,物联网设备间可以动态、有益地共享计算资源和通信资源.因此,为了提高边缘服务器的能效(power usage efficiency, PUE),实现绿色计算,设计了一种高效的任务卸载策略,提出了一种利用能量收集(energy harvesting, EH)技术和设备间通信(device-to-device communication, D2D)技术的绿色任务卸载框架.该框架旨在最小化任务执行所造成的边缘服务器端电网电力能源成本及云服务器端云资源租用成本.与此同时,引入激励约束,能够有效促进IoT设备间的协作,并防止IoT设备资源被其他设备过度使用.考虑到系统未来信息的不确定性,例如绿色能源的可获得性,提出了一种基于李雅普诺夫优化技术的在线任务卸载算法,该算法仅依赖于系统的当前状态信息.该算法的实现只需要在每个时间片内求解一个确定性问题,其核心思想是将每个时间片的任务卸载问题转化为图匹配问题,并通过调用爱德蒙带花树算法求得近似最优解.对所提出算法的性能进行了严格的理论分析,并通过实验验证了所提出框架的优越性能.     

边缘计算中的计算卸载综述

边缘计算可以有效解决传统云计算中传输时延大、用户数据安全性不够高、传输带宽压力大以及终端移动设备计算能力受限、能耗大等问题.计算卸载是边缘计算中的关键技术,针对当前计算卸载技术的研究现状和存在的不足,本文围绕计算卸载,首先介绍边缘计算的体系架构以及部分应用和分析4种主要的影响因素以及相应具体的条件;其次针对3种决策目标分析了算法策略及对应变量在算法中的作用;最后总结目前在计算卸载中存在的不足.