缓存辅助移动边缘计算的任务卸载与资源分配联合优化策略

为了减少资源受限的移动边缘计算场景下任务卸载和资源分配过程中的能量消耗,提出缓存辅助的动态卸载决策和计算、通信、缓存多维资源分配的联合优化策略。该策略根据任务流行度制定缓存服务,通过控制用户设备的发射功率优化通信资源分配,并结合计算卸载合理利用服务器的计算资源。提出最小化时延和能耗的均衡优化目标,设计基于深度强化学习的优化求解算法。最后,通过仿真实验验证所提策略的有效性,结果表明该策略在计算资源和缓存容量约束条件下能展现较优性能。     

面向天地一体化网络的计算卸载算法

由于天地一体化网络的计算资源受限、能力迥异等问题,会导致其处理复杂任务的能力减弱,使得重要的任务处理失败.因此,本文构建了一种将任务卸载到本地-骨干-边缘接入节点的三层计算卸载开销模型,并通过基于DQN的最优卸载算法进行最优卸载策略的制定.首先,依据网络中存在的天基骨干节点、边缘接入节点以及地基骨干节点三种类型计算节点(卸载站点)自身的特点,给出了不同卸载站点的时延、能耗的开销表达式以及对应的约束条件. 然后,提出了基于DQN算法来完成低时延、低能耗的卸载过程.仿真结果表明,DQN算法能够提高任务执行的速度,降低终端设备的能耗,有效改善网络中计算节点资源迥异的现状.     

一种基于强化学习的车联网边缘计算卸载策略

计算密集型、时延敏感型车载应用的不断涌现导致资源受限的车载终端设备无法在短时间内处理大量的应用任务,而且卸载节点的动态变化特性在复杂多变的车联网场景中会导致任务候选卸载节点存在不确定性。针对上述问题,提出一种基于强化学习的计算卸载策略来实现任务卸载预判和计算资源分配。结合设备链接时间与通信半径等因素制定卸载节点发现机制,通过考虑时延与成本对车联网移动边缘计算卸载系统的影响建立效用函数,并以最大化效用作为优化目标将车联网中的卸载问题转化为优化问题,基于卸载节点发现机制采用Q-learning方法提出一种智能节点选择卸载算法求解优化问题,实现任务的智能卸载。仿真结果表明,在车联网场景中,提出的计算卸载策略可实现更高的系统效用。     

基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配算法

移动边缘计算中的任务卸载是当前的研究热点.随着蜂窝网络中移动终端数量的快速增长,由于计算资源有限,任务卸载时出现了时延长及资源分配不均衡的问题.针对该问题,提出一种基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配算法.该算法先根据用户周围的资源分布情况,自适应为每个用户选择最佳卸载模式;再根据计算资源使用情况,自适应为基站用户选择最优卸载决策并分配计算资源.仿真结果表明：与其他4种算法相比,该文算法的系统效用增益最大.     

基于遗传-粒子群优化算法带有缓存机制的卸载策略

为了满足移动边缘计算(Mobie Edge Computing,MEC)场景中时延敏感型应用的需求,提出一种基于遗传-粒子群优化算法(Genetic-Particle Swarm Optimization Algorithm,GA-PSO)和缓存机制的卸载策略。该策略将遗传算法和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法融合起来,以便求取边缘计算卸载中的最优卸载比例和缓存决策;将已完成且重复请求的任务及相关数据在边缘云上进行缓存,用以最小化任务的卸载时延。仿真实验结果表明,该策略可以有效降低移动边缘计算的时延。     

智能电网用户侧的超密集边缘计算网络卸载方法

随着中国经济的飞速发展,日益增长的居民用电需求和不断增加的用电设备类型使得新型智能电网设备的可靠性、稳定性受到广泛关注,然而仅依靠传统单一的网络架构往往无法应对大规模电网设备的数据请求。首先,针对智能电网用户侧的任务请求,提出一种超密集边缘计算网络下的成本优化模型;其次,考虑到通信资源和计算资源的价格对卸载策略的影响,将资源利用成本作为优化目标;最后,为了提高电网设备请求的服务质量,考虑能耗和时延约束的任务卸载策略,提出莱维飞行-蜉蝣粒子群优化（Lévy flight- Mayfly Particle Swarm Optimization,Lévy-MAPSO）算法。结果表明：不同价格对资源利用成本的影响十分显著。与PSO和Lévy-MA算法相比,Lévy-MAPSO算法由于其群体多样性和强大的搜索能力,所得到的资源利用成本最低,性能最好。     

基于移动边缘计算的任务卸载策略研究

由于传统云计算的高时延和处理能力有限,无法满足5G网络的发展要求。基于移动边缘计算网络框架,提出了一种结合通信时延和计算时延的联合优化卸载策略用于移动边缘计算网络。该策略通过移动边缘计算设备不同的计算能力和通信链路的不同传输速率,对移动用户任务进行决策。通过仿真分析该卸载方法对任务大小和时延的影响,验证了该方法的优越性。结果表明,相比于传统的卸载方法,该方法可以有效地降低卸载时间和提高数据处理能力,有一定的参考价值。     

移动边缘计算中分布式的设备发射功率优化算法

针对大规模移动边缘计算网络架构中的用户设备计算卸载时所需的通信和计算资源难以协同优化的问题,提出了一种基于马尔可夫近似的分布式发射功率优化算法。基于香农定理和链路传输特性,将用户功率最小化策略建模成组合优化模型,通过Log-Sum-Exp函数将目标模型转化为最小权重配置的近似问题;针对该近似问题,提出了马尔可夫状态跳转的规则和分布式的设备自调节机制以实现高效求解。实验结果表明:与随机优化算法相比,该算法的系统用户设备发射总功率优化效果提升了78.5%,在给定场景下,穷举搜索最优解的计算复杂度可达410,而该算法仅需要迭代优化130次即可逼近最优解,能够有效减少通信和计算时延,确保发射功率的调整结果快速向最优目标收敛。     

基于SWIPT的D2D通信辅助移动边缘计算任务卸载策略

为解决5G移动通信系统中移动用户计算能力不足、能量消耗多、无线资源缺乏等问题，本文构建一种基于无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)的多用户设备间(Device to Device, D2D)通信辅助移动边缘计算(Mobile Edge Computation, MEC)系统模型，提出一种D2D-MEC联合卸载策略。该策略以系统中请求用户总能耗最小化为目标，采用二进制卸载模式和功率分流模式对请求用户进行任务卸载和能量收集。针对能耗最小化问题为非线性混合整数规划问题，根据整数变量和实数变量将原问题解耦为功率分配和计算任务卸载两个独立子问题，并分别采用Dinkelbach方法和匈牙利算法求出两个子问题的最优解。仿真实验结果表明，本文所提策略优于传统的D2D卸载策略和MEC卸载策略，有效降低了请求用户的总能耗，提高了任务执行效率。     

基于多重指标的MEC服务器选择方案

针对移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）服务器超密集部署的网络环境中任务卸载目标MEC服务器的选择问题,设计了一种基于多重指标的MEC服务器选择方案（multiple indicators-based MEC server selection scheme,MIMS）。综合考虑时延、能耗、任务卸载费用、能量效率等因素对MEC服务器选择的影响,基于各参数的线性加权对候选MEC服务器进行排序,选择最优的移动边缘计算服务器为用户提供服务。仿真结果表明,MIMS能够在保障用户任务卸载费用预算和能耗约束的条件下,降低任务处理的总时延,满足多重性能指标。     

基于虚拟机迁移的能量收集MEC系统资源分配策略

针对现有研究没有考虑用户移动性对移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）服务器反馈计算结果影响的情况,提出一种基于虚拟机迁移的能量收集MEC系统资源分配策略。考虑用户移动性影响,分别给出用户移动性模型和能量收集模型;采用虚拟机迁移方式,把用户卸载给初始MEC服务器的计算任务转移到当前MEC服务器,由当前MEC服务器完成计算任务,计算结果直接反馈给用户;综合考虑用户卸载计算任务和MEC服务器反馈计算结果,将功率和子载波分配问题建模为混合整数非线性规划问题,在满足能量消耗、子载波分配和发射功率的约束条件下,最大化系统能量效率。为了降低求解复杂度,通过引入遗传算法,获得次优解。仿真结果表明,与基于遗传算法的局部功率或子载波分配方法相比,提出的方法具有更高的能量效率。     

云计算环境下浮点和整数同时多线程资源配置方法研究

云计算环境下数据规模较大,当前资源配置方法依据优先级、按照顺序对资源进行配置,具有资源利用率低、配置效率低、能耗高等弊端。为此,提出一种新的云计算环境下浮点和整数同时多线程资源配置方法,分析了计算操作和访存操作的并发性,给出云计算环境下和每片外访存load操作相应的发射执行指令数的定义,得出在相同时间段内IPM值越大,计算型与访存型操作同时执行的机会越大,资源配置性能越高的结论。依据该结论,通过IPM实现云计算环境下浮点和整数同时多线程资源配置,将较多的资源分配至IPM值较大的浮点或整数线程中,将较少的资源分配至IPM值较小的浮点或整数线程中,使得云计算环境下的共享资源得到最佳配置。利用实验测试所提方法的实际应用性能。实验结果表明,所提方法资源利用率高、能耗损失低、资源配置效率高,整体资源配置性能很高。     

云计算资源优化问题求解的萤火虫算法

为了提高云计算资源利用率,结合云计算资源优化问题的特点,设计一种云计算资源优化问题求解的萤火虫算法.首先建立云计算资源负载调度问题的约束条件,以用户任务完成时间最少作为云计算资源负载调度优化的目标函数;然后通过萤火虫算法找到目标函数值最优的资源调度策略;最后在CloudSim平台上实现云计算资源负载调度仿真实验.实验结果表明,萤火虫算法减少了云计算任务完成的时间,均衡了云计算资源的负载,使云计算资源得到合理分配,且比其他算法优势明显.     

基于混合能量收集的移动边缘计算系统资源分配策略

针对移动终端(mobile terminal,MT)从环境射频源收集能量较少的问题,研究基于混合能量收集的移动边缘计算系统资源分配策略.通过在基站覆盖区域内部署多个磁感应能量快速充电站,当MT从环境射频源收集的能量即将耗尽时,在附近的磁感应能量快速充电站补充能量.MT通过移动边缘计算将计算任务分流到边缘服务器.将资源分配问题建模为优化问题,以最小化MTs总能量消耗为目标,同时满足MT最大计算能力、边缘服务器最大计算资源、任务计算总时延和MT电池能量的约束条件.通过引入量子行为粒子群优化算法,获得次优解.仿真结果表明,与标准粒子群优化算法和相等分配边缘服务器计算资源的方法相比,量子行为粒子群优化算法具有更少的能量消耗.     

基于任务分类思维的云计算海量资源改进调度

对云计算海量数据下的资源调度的研究过程中,进行资源调度时资源分配无法到达合理化调度,存在资源调度效率低的问题。提出分类思维的云计算海量数据资源优化调度方法。该方法引入膜计算概念,将云计算下的海量资源调度的总任务划分为多个子任务,并详细计算每个子任务的资源调度任务量。将优化调度系统内部分解为主膜和辅助膜,利用蝙蝠算法在辅助膜内进行资源分配个体寻优,并将优化后的资源分配最优个体传送到主膜间进行云计算海量数据下的资源分配优化。实验仿真证明,基于改进膜计算蝙蝠算法的云计算海量数据下的资源优化调度方法调度效率高,分配较为均衡。