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车联网场景下的计算任务对时延非常敏感,需要云边协同计算来满足这类需求。针对车联网云边协同计算场景下如何高效地进行服务卸载并同时考虑服务的卸载决策以及边缘服务器和云服务器的协同资源分配问题,设计了基于云边协同的车辆计算网络架构,在该架构下,车载终端、云服务器和边缘服务器都可以提供计算服务;通过对缓存任务进行分类并将缓存策略引入车联网场景,依次设计了缓存模型、时延模型、能耗模型、服务质量模型以及多目标优化问题模型;给出了一种基于改进的多目标优化免疫算法的卸载决策方案。最后,通过对比实验验证了所提卸载决策方案的有效性。 相似文献
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随着智能交通的快速发展和车联网中数据流量爆炸式的增长,汽车终端请求卸载的任务对时延和带宽有了更加严苛的要求。在现有的云计算服务模式中,车辆可以访问云服务器来获得强大的计算、存储和网络资源,但缺点是通信传输时延较大,仅依靠云计算可能会导致过度的延迟。为了更加合理利用资源、减小时延、优化卸载策略,提出了一种基于粒子群优化算法的“车-边-云”协同卸载方案。首先通过接入点附近的软件定义网络(Software Define Network,SDN)控制器根据终端用户附近边缘节点、本地终端和云计算节点的计算资源和容量情况得出最优的卸载策略,充分利用本地、移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)设备、云端的计算资源,然后通过粒子群优化算法得出“车-边-云”各计算节点的卸载系数,即最优卸载策略。实验结果表明,相比于其他卸载策略,所提的卸载机制对时延优化效果明显,提高了计算资源的利用率。 相似文献
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为了降低计算任务的时延和系统的成本,移动边缘计算(MEC)被用于车辆网络,以进一步改善车辆服务。该文在考虑计算资源的情况下对车辆网络时延问题进行研究,提出一种多平台卸载智能资源分配算法,对计算资源进行分配,以提高下一代车辆网络的性能。该算法首先使用K临近(KNN)算法对计算任务的卸载平台(云计算、移动边缘计算、本地计算)进行选择,然后在考虑非本地计算资源分配和系统复杂性的情况下,使用强化学习方法,以有效解决使用移动边缘计算的车辆网络中的资源分配问题。仿真结果表明,与任务全部卸载到本地或MEC服务器等基准算法相比,提出的多平台卸载智能资源分配算法实现了时延成本的显著降低,平均可节省系统总成本达80%。 相似文献
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智能网联交通系统中车载用户的高速移动,不可避免地造成了数据在边缘服务器之间频繁迁移,产生了额外的通信回传时延,对边缘服务器的实时计算服务带来了巨大的挑战。为此,该文提出一种基于车辆运动轨迹的快速深度Q学习网络(DQN-TP)边云迁移策略,实现数据迁移的离线评估和在线决策。车载决策神经网络实时获取接入的边缘服务器网络状态和通信回传时延,根据车辆的运动轨迹进行虚拟机或任务迁移的决策,同时将实时的决策信息和获取的边缘服务器网络状态信息发送到云端的经验回放池中;评估神经网络在云端读取经验回放池中的相关信息进行网络参数的优化训练,定时更新车载决策神经网络的权值,实现在线决策的优化。最后仿真验证了所提算法与虚拟机迁移算法和任务迁移算法相比能有效地降低时延。 相似文献
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车载云计算环境中的计算卸载存在回程网络延迟高、远程云端负载大等问题,车载边缘计算利用边缘服务器靠近车载终端,就近提供云计算服务的特点,在一定程度上解决了上述问题。但由于汽车运动造成的通信环境动态变化进而导致任务完成时间增加,为此该文提出一种基于移动路径可预测的计算卸载切换策略MPOHS,即在车辆移动路径可预测情况下,引入基于最小完成时间的计算切换策略,以降低车辆移动性对计算卸载的影响。实验结果表明,相对于现有研究,该文所提算法能够在减少平均任务完成时间的同时,减少切换次数和切换时间开销,有效降低汽车运动对计算卸载的影响。 相似文献
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针对工业物联网(IIoT)设备资源有限和边缘服务器资源动态变化导致的任务协同计算效率低等问题,该文提出一种工业物联网中数字孪生(DT)辅助任务卸载算法。首先,该算法构建了云-边-端3层数字孪生辅助任务卸载框架,在所创建的数字孪生层中生成近似最佳的任务卸载策略。其次,在任务计算时间和能量的约束下,从时延的角度研究了计算卸载过程中用户关联和任务划分的联合优化问题,建立了最小化任务卸载时间和服务失败惩罚的优化模型。最后,提出一种基于深度多智能体参数化Q网络(DMAPQN)的用户关联和任务划分算法,通过每个智能体不断地探索和学习,以获取近似最佳的用户关联和任务划分策略,并将该策略下发至物理实体网络中执行。仿真结果表明,所提任务卸载算法有效降低了任务协同计算时间,同时为每个计算任务提供近似最佳的卸载策略。 相似文献
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随着移动终端尤其是工业互联网技术的快速发展,终端设备密集分布,无线带宽有限,经常导致业务过程中的集中式云资源调度,难以满足远程终端应用对低时延和低成本计算的需求.着眼于本地服务器联动云数据中心,边缘计算为这类移动应用提供了一种敏捷的计算服务模式.虽然边缘计算的敏捷服务模式能够有效缩短移动应用的时延并降低对应的通信成本,但在边缘计算环境下,异构资源之间的任务卸载经常会导致一些潜在的数据安全隐患和服务质量受损.针对上述应用挑战和技术发展趋势,本文提出了一种基于联盟链的可靠边缘计算任务卸载方法 .该方法利用联盟链进行身份校验和卸载结果反馈,以任务的完成时间、卸载成本与资源可靠度作为评价标准,设计了一种基于遗传算法的卸载策略,支持卸载决策时任务卸载的可靠性评估.实验结果表明,本文方法能在满足时延约束的前提下提高任务卸载的可靠性,为移动智能应用提供了一种有效的数据安全保障方法. 相似文献
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移动边缘计算(MEC)通过在移动网络边缘提供IT服务环境和云计算能力带来高带宽、低时延优势,从而在下一代移动网络的研究中引起了广泛的关注。该文研究车载网络中车辆卸载请求任务时搜寻服务节点为其服务的匹配问题,构建一个基于MEC的卸载框架,任务既可以卸载到MEC服务器以车辆到基础设施(V2I)形式通信,也可以卸载到邻近车辆进行车辆到车辆(V2V)通信。考虑到资源有限性、异构性,任务多样性,建模该框架为组合拍卖模式,提出一种多轮顺序组合拍卖机制,由层次分析法(AHP)排序、任务投标、获胜者决策3个阶段组成。仿真结果表明,所提机制可以在时延和容量约束下,使请求车辆效益提高的同时最大化服务节点的效益。 相似文献
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为了解决边缘网络环境中由于业务差异化、网络环境高度动态化以及算网资源部署去中心化造成的网络服务缓存和算网资源分配效率低等问题,研究并建立了一种去中心化的移动边缘计算服务编排和计算卸载模型;并在算力、存储、带宽等多维资源约束下,以最小化任务处理时延为目标,将服务缓存和算网资源分配联合优化问题抽象为部分可观测马尔可夫决策过程;考虑到服务请求时间依赖性及其与服务缓存间的耦合关系,引入长短时记忆网络来捕获时间相关的网络状态信息,进而提出基于循环多智能体深度强化学习的分布式服务编排和资源分配算法以自主决策服务缓存和算网资源分配策略。仿真结果表明,所提算法在缓存命中率、任务处理时延等方面具有显著的性能提升。 相似文献
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为了解决传统网络任务卸载策略存在的任务平均能耗较高的不足,本文面向算网融合,针对边缘计算网络任务卸载策略优化方法展开研究。转换算力资源的地址属性得到网络时延,判断用户使用时的位置方向,加载训练阶段的网络参数,得到卸载所需最大功率;对用户进行信道分配,制定卸载策略,降低信道间干扰对卸载策略的影响,合理分配移动设备传输功率使其达到最优;对非线性规划设备进行能耗运算,改善边界分支范围划定,二次剪枝快速搜寻最优值,将局部最优解累加得到问题最优解从而实现网络任务卸载策略优化。实验结果表明,运用本文方法平均耗能最低,提升计算速率,完成计算机网络任务的高效卸载。 相似文献
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移动边缘计算利用部署在用户附近基站或具有空闲资源的路侧单元、车辆和MEC服务器作为网络的边缘,为设备提供所需的服务以及云端计算能力,以减少网络操作和服务交付的时延。文章将移动设备和MEC服务器的任务分配问题描述为一对一的匹配博弈,解决了移动边缘计算中的任务卸载问题。文章提出的算法具有良好的扩展性,并且能够降低总体能耗,使任务卸载时延最小化。 相似文献
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在新兴的车联网络中,汽车终端请求卸载的任务对网络带宽、卸载时延等有着更加严苛的需求,而新型通信网络研究中移动边缘计算(MEC)的提出更好地解决了这一挑战。该文着重解决的是汽车终端进行任务卸载时卸载对象的匹配问题。文中引入了软件定义车载网络(SDN-V)对全局变量统一调度,实现了资源控制管理、设备信息采集以及任务信息分析。基于用户任务的差异化性质,定义了重要度的模型,在此基础上,通过设计任务卸载优先级机制算法,实现任务优先级划分。针对多目标优化模型,采用乘子法对非凸优化模型进行求解。仿真结果表明,与其他卸载策略相比,该文所提卸载机制对时延和能耗优化效果明显,能够最大程度地保证用户的效益。 相似文献
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边缘计算已经成为5G时代重要的创新型业务模式,尤其是其低时延特性,被认为是传统方案所不具备的,因此边缘计算能够提供更多的服务能力且具有更为广泛的应用场景。但边缘计算与处于中心位置的云计算之间的算力协同成为新的技术难题,即需要在边缘计算、云计算以及网络之间实现云网协同、云边协同,甚至边边协同,才能实现资源利用的最优化。在研究边缘计算算力分配和调度需求的基础上,提出了基于云、网、边深度融合的算力网络方案,并针对AI类应用给出了一个典型实施系统,该方案能够有效应对未来业务对计算、存储、网络甚至算法资源的多级部署以及在各级节点之间的灵活调度。 相似文献