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.     

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。     

基于5G架构超密集组网粒子群优化算法改进

随着移动通信技术的发展，传统智能终端设备无法满足快速增长的海量数据计算要求，移动边缘计算为物联网中移动用户提供了低延迟和灵活的计算方案。综合考虑边缘服务器上有限的计算资源以及网络中用户的动态需求，提出通过二进制粒子群优化算法分配发射功率优化传输能耗。将请求卸载与资源调度作为双重决策问题进行分析，基于粒子群优化算法提出了一种新的多目标优化算法求解该问题。仿真结果表明，二进制粒子群优化算法可以节省传输能耗，且具有良好的收敛性。所提出的新算法在响应率方面优于现有算法，在动态边缘计算网络中可以保持良好的性能。