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“云—边—端”资源协同优化是算力网络部署的关键难题之一.如何有效整合高性能云计算、低延时边缘计算和低成本用户设备等异构算力资源，对于算力网络建设具有重要意义.基于此，提出了一种面向“云—边—端”算力网络的计算和传输联合优化方案，旨在从应用服务模型、网络状态感知和资源联合优化3方面提供一套系统性解决方案.首先，根据通用应用服务的特性，改进了传统网络服务的链状表征模型，提出了广义图结构的通用服务模型.其次，为表征异构网络状态的动态规律，提出了用于建模计算和传输时变负载的双虚拟队列结构.再次，为降低在大规模算力网络中计算和传输资源联合优化的问题复杂度，提出了一种基于图概念的增广图模型，该模型能够将计算和传输联合优化问题转化为增广图的路由问题，简化了异构资源联合优化问题的形式化表征难度.为实际解决该问题，设计了基于波利亚重球法（Polyak heavy-ball method）的异构资源协同优化算法，并给出了算法复杂度和相关理论的性能分析.最后，通过数值仿真和原型系统实验，验证了算法理论性能的正确性，以及在服务效用和资源成本等方面对比同期3种相关解决方案的性能优势. 相似文献
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