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.