面向时延敏感业务的服务功能链部署

服务卸载和雾/边缘计算为解决云网络的延迟提供了新的范例。然而,目前关于服务卸载的研究大多考虑将正在运行的计算服务从手机或云网络卸载到雾/边缘计算网络。但是,在卸载的过程中,它会消耗额外的资源并影响用户的体验。因此,该文在部署服务功能链(SFC)时,考虑通过有效的在线博弈决策,将每条服务功能链的部分虚拟网络功能(VNF)卸载并部署到雾/边缘网络中,从而满足用户的时延要求。该文提出了一种基于服务卸载和在线博弈的最小化时延的服务功能链部署算法(DSFCD-SOOG),将有效的在线博弈和服务卸载决策相结合,在云雾计算网络中部署服务功能链,以减少服务功能链的端到端时延。最后,该文验证了DSFCD-SOOG算法在服务功能链部署中的资源效率、时间效率和阻塞率方面的优越性。     

基于深度强化学习的边云协同串行任务卸载算法

在移动边缘计算任务卸载问题中,传统卸载算法仅考虑移动设备和边缘服务器计算资源,在资源利用、系统效能上存在一定的局限性.该文基于RainbowDQN算法,考虑了延迟、能耗成本和服务质量保证等因素,提出了一种边缘云协同串行任务卸载算法(ECWS-RDQN).该算法通过对串行任务的权重分配,实现了网络边缘和云端协同的串行任务...     

MEC计算卸载与资源分配联合智能优化方案

移动边缘计算(MEC)中的分布式基站部署、有限的服务器资源和动态变化的终端用户使得计算卸载方案的设计极具挑战。鉴于深度强化学习在处理动态复杂问题方面的优势,设计了最优的计算卸载和资源分配策略,目的是最小化系统能耗。首先考虑了云边端协同的网络框架;然后将联合计算卸载和资源分配问题定义为一个马尔可夫决策过程,提出一种基于多智能体深度确定性策略梯度的学习算法,以最小化系统能耗。仿真结果表明,该算法在降低系统能耗方面的表现明显优于深度确定性策略梯度算法和全部卸载策略。     

基于备用边缘节点的居民区用电任务卸载优化策略

为了实现有序用电,保证居民区配电系统安全性,将通信领域的任务卸载概念拓展并应用于居民区信息管理中,提出基于边缘计算的居民区用电信息管理系统和计算任务的优化卸载策略. 阐明边缘计算的相关定义,从移动边缘计算场景中拓展任务卸载的概念,并在居民区用电信息管理模型中增加备用边缘节点角色. 提出基于任务卸载的管理框架及流程,并对居民区用电设备产生的计算任务进行分析,通过建立计算模型和多用户博弈模型,求解纳什均衡,得到最优任务卸载决策. 用算例验证备用边缘节点的必要性以及所提策略相较于传统计算模式的优越性,为万物互联时代的居民区用电信息管理中的数据处理环节带来新的思路和方法.     

无线MEC系统中队列状态感知的卸载和 传输联合优化

针对多用户-多移动边缘计算服务器系统的动态计算任务卸载问题,基于用户端和服务器端的任务队列模型,以系统的长期平均时延和长期平均功耗为优化目标,求解最优的卸载策略及相应的上行预编码.通过李雅普诺夫优化方法将长期平均问题转化成单阶段目标优化问题,考虑到卸载策略和预编码之间存在范数约束关系,通过连续近似和半正定松弛,可转化成典型的DC规划求预编码解问题.仿真结果表明,所提方案比传统方法具有更低的时延和功耗.     

异构网络中任务卸载与资源分配联合优化算法

在有限的网络边缘资源约束下,考虑到业务的多样性和网络接入的异构性对任务卸载和计算资源分配的影响,在本地和服务器共同处理任务的背景下,提出了一种异构网络场景下结合李雅普诺夫优化理论和搜索树算法对任务卸载和计算资源分配的联合优化方法,分析了卸载收益与延迟之间的折中关系,优化了任务卸载与计算资源分配。同时,为了对搜索树进行快速分支定界,设计了一种卸载优先级准则。最后,通过仿真实验验证了所提算法的有效性和合理性。     

Collaborative offloading of overloaded MEC servers in ultra-dense heterogeneous networks

Mobile Edge Computing (MEC) can perform computational task offloading with the help of edge servers, and is no longer limited by the power of mobile terminals (MTs). When the edge server is overloaded, it often chooses to queue, postpone or reject the MT’s offloading request. QoS (Quality of Service) of users will deteriorate greatly due to service disruption and extended waiting, but the existing research work does not consider how the MEC-BS can relieve load pressure at this time. In this paper, we study how to enhance the computing offloading service of the MEC-BS by offloading the task of the overloaded base station to the other MEC-BS in the same collaboration space. Combining the penalty function with the two-step quasi-newton method, an optimization algorithm is proposed to minimize the joint utility function including the total delay and energy consumption of the edge computing network. Empirical factors are used to adjust the optimization deviation according to the different needs of the optimization target for time delay or energy efficiency. Simulation results show that the proposed scheme is better than two other schemes in improving the system performance and convergence speed.     

面向移动边缘计算的动态规划算法研究

移动边缘计算可以将用户任务卸载至边缘服务器,以减少移动设备的能耗与时延。通过研究边缘计算场景,提出了一种自适应动态规划算法,以优化用户的卸载决策。所提算法采用创新的比特流填表方式以节省计算时间,同时在满足时间约束的条件下减小能耗与时延。结果表明,该算法可在满足应用程序执行时间约束的前提下找到近似最优解,同时在不损失计算效率的前提下处理较大的卸载问题。     

改进多种群进化算法求解移动边缘计算中任务调度问题

移动边缘计算通过在靠近用户端的网络边缘部署服务器,为用户提供低时延的网络通信服务和类似云的计算服务。移动设备通过网络接入点将任务卸载到边缘服务器进行处理,能够有效地减少移动设备的能耗以及任务的完成时间。然而,用户在卸载任务时需要支付一定的通信成本。本文在构建包含多个用户和多个边缘计算节点的移动边缘计算环境的基础上,建立了最小化移动设备的任务完成时间、能耗以及通信成本的数学模型。为了解决上述问题,本文提出了一种改进多种群进化算法的任务调度优化算法。该调度算法通过优化卸载决策和资源分配决策来达到降低移动设备综合成本的目的。大量仿真实验说明,该任务调度算法与其他几种的任务调度算法相比,能够更有效地降低移动设备的综合成本。     

基于mMIMO的MEC安全节能资源分配方法

移动边缘计算（MEC）系统在恶意用户干扰攻击和窃听的双重威胁下,会带来上行卸载受阻、用户信息泄露、系统能源利用率低等问题.对此,利用物理层安全技术防止窃听,并利用大规模多输入多输出（mMIMO）技术来减少干扰及用户能耗.此外,在时延受限的条件下,通过联合优化用户的卸载决策、发射功率以及卸载速率,实现用户总能耗最小化.针对此非凸的多目标优化问题,首先利用拉格朗日乘数法得到用户卸载数据量的闭合表达式,然后利用迭代算法得到用户最优的发射功率以及最大卸载速率.仿真结果表明,所提出的mMIMO-MEC安全卸载方案在解决干扰和窃听等安全问题的同时,有效地降低了系统的总能耗.     

缓存辅助边缘计算的卸载决策与资源优化

提出一种缓存辅助边缘计算的卸载决策制定与资源优化方案,以进一步降低移动边缘计算（MEC）系统中终端设备的能量消耗.首先,建立该优化问题为最小化用户在任务执行时最坏情况下的能耗值,并将这一混合整数规划问题转化为非凸的二次约束二次规划（QCQP）模型,使用半定松弛及随机概率映射方法获得缓存辅助下的预选卸载集合;其次,分别采用拉格朗日对偶分解法和二分法求得性能约束下的最优传输功率及边缘计算资源分配,从而通过对比该集合中的设备能耗得到理想的卸载决策集合与资源分配方案.实验数值结果表明,所提方案能够有效降低用户能量消耗,提升边缘计算系统的服务性能.     

超密集网络中非合作博弈的功率分配算法

为了抑制超密集网络中小小区基站的密集化部署带来的干扰,并提高系统的吞吐量,本文研究了频谱共享超密集网络中的功率分配策略.首先,针对非凸的系统和速率最大化问题,采用非合作博弈模型将其转化为每个用户效益函数最大化的凸子问题,并通过设计一种动态定价使得非合作博弈模型的纳什均衡点（NE）是原优化问题的驻点.其次,为了保证宏小区用户的服务质量（QoS）,模型中引入了干扰功率约束条件来抑制宏小区受到的干扰.最后,在此非合作博弈论框架下,设计了一种迭代式的基于全局信息的功率分配算法.每次迭代通过求解KKT条件获得每个用户的最优发射功率,通过理论推导证明了迭代算法可收敛到博弈模型的NE.此外,为了减少迭代算法的信令开销、提高资源利用率,还提出了一种基于局部信息的功率分配算法.仿真结果表明,所提出的基于全局信息的功率分配算法比对比方法具有更好的传输性能,所提出的基于局部信息的功率分配算法在保证较好的传输性能的前提下有效地减少了信令开销.     

基于平均场博弈的超密集网络边缘缓存和删除分配研究

超密集网络设备数目庞大导致缓存分配算法复杂度极高,频繁地缓存和删除同样的内容导致的系统不稳定,为此,提出了基于平均场博弈（MFG）的分布式缓存分配算法和基于李雅普诺夫漂移加惩罚（DPP）方法的分布式删除分配算法.MFG方法使缓存分配算法的复杂度与基站数目无关.DPP方法将具有时间相关性的删除分配问题解耦成为每个时刻的问题,并求解得到了兼顾系统稳定性和网络开销优化的删除分配策略.仿真结果表明,MFG方法能够使网络最优控制策略快速收敛,并且在超密集场景下得到明显低于基本缓存分配方法的网络开销;李雅普诺夫DPP方法能够实现兼顾网络开销优化的网络缓存和删除稳定性.     

Optimization and Design of Cloud-Edge-End Collaboration Computing for Autonomous Robot Control Using 5G and Beyond

Robots have important applications in industrial production, transportation, environmental monitoring and other fields, and multi-robot collaboration is a research hotspot in recent years. Multi-robot autonomous collaborative tasks are limited by communication, and there are problems such as poor resource allocation balance, slow response of the system to dynamic changes in the environment, and limited collaborative operation capabilities. The combination of 5G and beyond communication and edge computing can effectively reduce the transmission delay of task offloading and improve task processing efficiency. First, this paper designs a robot autonomous collaborative computing architecture based on 5G and beyond and mobile edge computing(MEC). Then, the robot cooperative computing optimization problem is studied according to the task characteristics of the robot swarm. Then, a reinforcement learning task offloading scheme based on Q-learning is further proposed, so that the overall energy consumption and delay of the robot cluster can be minimized. Finally, simulation experiments demonstrate that the method has significant performance advantages.     

面向硬件感知的边缘计算卸载和资源分配

传统的边缘计算卸载研究并未涉及计算机硬件实现的细节,计算模型建模粗糙,优化方案精准度低。为此,提出了基于硬件实现的多用户多边缘服务器计算卸载和资源分配联合优化方案,充分考虑了计算过程硬件实现的细节,从计算机指令执行粒度出发,综合计算机输入/输出瓶颈和内存功能模块的能耗,重新建立联合优化模型,并在满足卸载任务时延要求的前提下最小化系统能耗。 此外,为解决动作空间高维的问题,采用了基于深度确定性策略梯度的混合在线二部匹配算法。仿真结果表明,计算过程中的内存能耗不可忽略,且所提出的优化算法能够有效学习最优策略,对降低系统能耗具有显著作用。     

面向5G需求的移动边缘计算

移动边缘计算有助于实现第五代移动通信(5G)新业务超低时延、高能效、超高可靠和超高连接密度的需求,是未来5G通信的关键技术.从细粒度任务卸载算法、高可靠任务卸载与预测算法以及服务器联合资源管理策略3个方面,介绍了现有移动边缘计算技术在面向5G业务需求的工作进展,分析了未来移动边缘计算面临的挑战,并给出了未来的研究方向和研究热点.     

基于DRL的MEC任务卸载与资源调度算法

为提高多接入边缘计算（MEC）任务卸载效率,提出了一个任务卸载和异构资源调度的联合优化模型.考虑异构的通信资源和计算资源,联合最小化用户的设备能耗、任务执行时延和付费,并利用深度强化学习（DRL）算法对该模型求最优的任务卸载算法.仿真结果表明,该优化算法比银行家算法的设备能耗、时延和付费的综合指标提升了27.6%.     

Research and experiment on multi-user computational offloading based on mobile edge computing

The fundamental problem of multi-user computation offloading for Mobile Edge Computing is investigated in heterogeneous overlay networks where each user can connect and offload its computing workloads to multiple heterogeneous wireless access points in parallel. The problem of average user overhead minimization with the delay constraint is formulated to obtain the optimal strategy of workload partition and heterogeneous resource allocation. A successive convex approximation (SCA) based algorithm is finally developed, which addresses the problem of non-convex optimization by iteratively solving a sequence of separable strongly convex problems. Numerical results are presented to prove that the proposed offloading mechanism can effectively reduce the service latency and energy consumption of users compared with the conventional non-cooperative approach.     

面向车辆边缘计算的任务合作卸载

随着物联网技术和人工智能技术的飞速发展，车辆边缘计算越来越引起人们的注意。车辆如何有效地利用车辆周边的各种通信、计算和缓存资源，结合边缘计算系统模型将计算任务迁移到离车辆更近的路边单元，已经成为目前车联网研究的热点。由于车辆应用设备有限的计算资源，车辆用户的任务计算需求无法满足，需要充分利用车辆周边的计算资源来计算任务。本文研究了车辆边缘计算中任务的合作卸载机制，以最小化车辆任务的计算时延。首先，设计了任务合作卸载的三层系统架构，考虑了车辆周边停泊车辆的计算资源以及路边单元的计算资源，组成云服务器层、停泊车辆合作集群层和路边单元合作集群层的三层架构。通过路边单元合作集群和停泊车辆合作集群的合作卸载，充分利用系统的空闲计算资源，进一步提高了系统的资源利用率。然后，基于k-聚类算法的思想提出了路边单元合作集群划分算法对路边单元进行合作集群的划分，并采用块连续上界最小化的分布式迭代优化方法设计了任务合作卸载算法,对终端车辆用户的任务进行卸载计算。最后，通过将本文算法和其他算法方案的进行实验对比，仿真结果表明，本文算法在系统时延和系统吞吐量方面具有更好的性能表现，可以降低23%的系统时延，并且能提升28%的系统吞吐量。     

移动边缘计算中基于能量收集的能效优化方案

移动边缘计算（MEC）系统中密集的计算任务卸载使得资源受限的终端设备能量效率低,能量服务单一,对此,提出了一种基于能量收集的系统能效优化方案.该方案首先在满足卸载发送功率限制等约束条件下,分析了能量收集状态及用户功率分配,建立了最大化系统能效的联合优化模型;其次,利用广义分数规划理论将卸载能效转化为标准凸优化问题,并通过构建拉格朗日函数对目标函数进行迭代优化,获得最优的能量指示变量和功率分配.仿真结果表明,所提方案可以有效提升MEC系统中的用户能量效率,同时保证了用户服务质量,实现了绿色通信.