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。     

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。     

基于异步奖励深度确定性策略梯度的边缘计算多任务资源联合优化

移动边缘计算（MEC）系统中,因本地计算能力和电池能量不足,终端设备可以决定是否将延迟敏感性任务卸载到边缘节点中执行。针对卸载过程中用户任务随机产生且系统资源动态变化问题,提出了一种基于异步奖励的深度确定性策略梯度（asynchronous reward deep deterministic policy gradient,ARDDPG）算法。不同于传统独立任务资源分配采用顺序等待执行的策略,该算法在任务产生的时隙即可执行资源分配,不必等待上一个任务执行完毕,以异步模式获取任务计算奖励。ARDDPG算法在时延约束下联合优化了任务卸载决策、动态带宽分配和计算资源分配,并通过深度确定性策略梯度训练神经网络来探索最佳优化性能。仿真结果表明,与随机策略、基线策略和DQN算法相比,ARDDPG算法在不同时延约束和任务生成率下有效降低了任务丢弃率和系统的时延和能耗。     

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。     

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。     

基于稳定匹配的多用户任务卸载策略

随着许多计算密集型应用的出现,移动设备因其有限的计算能力无法满足用户时延、能耗等需求。移动边缘计算（MEC）通过无线信道将用户的任务计算卸载到MEC服务器,从而显著减少任务响应时延和能耗。针对多用户任务卸载问题,提出了基于稳定匹配的多用户任务卸载策略（MUTOSA）,在保证用户的时延要求下达到能耗最小化。首先,在综合考虑时延与能耗的基础上,对独立任务场景下的多用户任务卸载问题进行建模;然后,基于博弈论的稳定匹配中的延迟接收思想,提出了一种调整策略;最后,通过不断迭代,解决了多用户任务卸载问题。实验结果表明,该策略相较于基准策略和启发式策略能够满足更多用户的时延要求,平均提高约10%的用户满意度,并能减少约50%的用户设备总能耗。所提策略在保证用户时延要求的同时有效地减少了能耗,可以有效地提高用户对于时延敏感型应用的体验。     

MEC中卸载决策与资源分配的深度强化学习方法

在移动边缘计算（MEC）服务器计算资源有限且计算任务具有时延约束的情况下,为缩短任务完成时间并降低终端能耗,提出针对卸载决策与资源分配的联合优化方法。在多用户多服务器MEC环境下设计一种新的目标函数以构建数学模型,结合深度强化学习理论提出改进的Nature Deep Q-learning算法Based DQN。实验结果表明,在不同目标函数中,Based DQN算法的优化效果优于全部本地卸载算法、随机卸载与分配算法、最小完成时间算法和多平台卸载智能资源分配算法,且在新目标函数下优势更为突出,验证了所提优化方法的有效性。     

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。     

基于DQN的无人驾驶任务卸载策略

无人驾驶汽车由于其有限的电池寿命和计算能力,难以在保证续航的前提下满足一些时延敏感任务或密集任务的处理需求。为解决该问题,在移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）的背景下,提出了一种基于深度Q网络（deep Q-network,DQN）的无人驾驶任务卸载策略。首先,定义了一个基于任务优先级的车—边—云协同任务卸载模型,其需要通过联合优化车辆计算能力与任务卸载策略以获取系统最小延迟和能耗。由于该问题是个混合整数非线性规划问题,所以分两步对其进行求解—通过数学推导得出了最优车辆计算能力的解析解,之后在其数值固定条件下,基于DQN算法获得了任务最佳卸载策略。最后,综合SUMO、PyTorch和Python等工具建立了仿真模型,比较了DQN算法和其他三种算法在任务负载、MEC服务器计算能力以及能耗权重系数变化情况下的性能,实验结果验证了所提策略的可行性和优越性。     

车联网中改进粒子群算法的任务卸载策略

当前,多数车联网任务卸载工作仅考虑时延因素将任务卸载至边缘服务器执行(LOCAL-MEC),但是,车载单元仍有一定的计算能力可以利用.针对上述问题,研究了任务卸载的总代价即时延和能耗两个目标,提出一个将车辆自身的计算单元、附近车辆的计算单元与边缘服务器协同计算的任务卸载模型.该模型既考虑了任务的优先关系,又同时考虑了系统的时延和能耗.通过借鉴模拟退火算法思想并引入压缩因子改进粒子群算法来实现任务卸载.实验结果表明:与其他任务卸载策略相比,提出的任务卸载策略优化效果明显,TPSO算法的总代价为传统粒子群算法的53.8％、LOCAL-MEC策略的27.1％、DCOS(distributed computation offloading scheme)算法的78％,并且适用于多种现实场景.     

面向IoT的两级多接入边缘计算节能卸载策略

多接入边缘计算（multi-access edge computing,MEC）技术将计算和存储资源下沉到网络边缘,可大幅提高物联网（Internet of things,IoT）系统的计算能力和实时性。然而,MEC往往面临计算需求增长和能量受限的约束,高效的计算卸载及能耗优化机制是MEC技术中重要的研究领域。为保证计算效率的同时最大程度提升计算过程中的能效,提出了两级边缘节点（edge nodes,ENs）中继网络模型,并设计了一种计算资源及信道资源联合优化的最优能耗卸载策略算法（optimal energy consumption algorithm,OECA）。将MEC中的能效建模为0-1背包问题;以最小化系统总体能耗为目标,系统自适应地选择计算模式和分配无线信道资源;在Python环境下仿真验证了算法性能。仿真结果表明,相比于基于有向无环图的卸载策略算法（directed acyclic graph algorithm,DAGA）,OECA可将网络容量提升18.3%,能耗缩减13.1%。     

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...     

智能无人机轨迹与任务卸载联合优化

移动边缘计算（MEC）是云计算技术在边缘基础设施之上的应用拓展。考虑一个高能效的无人机移动边缘计算系统,通过联合优化无人机的运动轨迹、任务卸载策略和计算资源分配来最小化系统的能耗。为解决以上问题,提出一种双层优化方法,在上层用基于无监督学习的信道增益-自组织特征映射网络（h-SOM）对用户进行实时聚类,该聚类是以信道增益作为判断类别的指标并得到无人机的最佳部署位置;在下层根据无人机的部署,将计算卸载和计算资源分配问题转化为混合整数非线性规划问题（MINLP）,并采用带有精英初始策略和自适应双变异策略的改进差分进化算法（IDE）进行迭代求解,精英初始策略可以根据h-SOM的聚类结果提供优秀的初始解,自适应双变异策略能够提高算法的全局搜索能力并促进算法收敛,从而获得更好的任务卸载决策。通过仿真实验验证了所提方法的有效性,并与传统算法进行了比较,其优化效果显著,为MEC系统的联合优化提供了一种新思路。     

基于博弈论和启发式算法的超密集网络边缘计算卸载

超密集网络与边缘计算相结合时,高密度的基站分布可能会对同一用户重复覆盖,该用户选择不同基站进行卸载将会对系统性能产生不同影响,由此引出卸载对象选取问题。同时边缘计算可以将部分任务卸载到边缘服务器进行处理,选择合适的卸载比例能够显著降低所需的时延和能耗,由此引出卸载比例选取问题。提出一种超密集网络环境中基于博弈论和启发式算法的边缘计算卸载策略。针对卸载对象选取问题,根据边缘服务器到用户之间的距离和工作负载定义偏好度指标,各用户根据偏好度进行博弈后选择卸载对象,并对用户进行分组,将原问题分解为若干个并行的子问题。针对卸载比例选取问题,基于萤火虫群优化算法对各用户的卸载比例进行优化,得到适当的卸载比例。与全本地处理（ALP）策略、全卸载策略（AOS）和基于粒子群优化（PSO）算法的卸载策略进行对比,实验结果表明,ALP和AOS策略在总能耗和平均时延上具有一定的局限性,相比基于PSO的卸载策略,所提策略的时延降低22%,能耗降低20%,可以有效减少系统损失。     

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.     

移动边缘计算中的协同计算卸载策略

针对单边缘服务器卸载时导致异地边缘服务器空闲状态下资源浪费问题,在远程云与多个边缘服务器联合卸载的方案下,提出一种基于改进混合粒子群算法的边缘云协同计算卸载策略（cross reorganization PSO,CRPSO）。该卸载策略中以最小化系统总代价（时延和能耗的加权和）为目标建立模型,在粒子群算法中利用适应度对粒子进行优劣分组,通过引入遗传算法中的交叉思想对劣势组的粒子进行取优,由两层筛选机制优化原始种群中粒子,经过算法迭代实现任务的最优卸载策略。仿真结果表明,与Local-MEC算法、ECPSO算法和GCPSO算法相比,所提出的CRPSO算法的系统总代价最小,优化效果明显。     

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...     

面向边-端协同的并行解码器图像修复方法

针对现有神经网络图像修复方法在移动终端设备上部署存在效果差、响应时间长、高能耗的问题,提出了一种面向边-端协同的并行解码器图像修复方法及计算卸载策略。结合移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）技术边-端协同的特性,提出一种面向边-端协同的并行解码器门控卷积图像修复网络ETG-Net(edge-terminal gated convolution network)。通过边-端共享权值的方式,提升图像修复及训练效率,并保留移动终端的独立工作能力。基于计算卸载决策,将图像修复部分计算任务有选择地卸载至边缘云,进一步降低终端节点的计算时延和能耗。实验结果表明,与近年来先进的模型相比,所提模型在保证图像修复质量的同时,解决了移动终端设备上部署图像修复模型存在的问题,降低了任务的响应时延。