移动边缘计算中的无人机群协同任务卸载策略研究

针对应急灾害中通信受限的场景,研究了基于移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)的无人机群(unmanned aerial vehicles,UAV)协同任务卸载问题。在对系统通信过程和计算过程的延时与能耗分析的基础上,设计联盟效用函数和回报函数,并基于享乐博弈模型提出联盟分割形成算法。理论分析证明,该算法最终收敛于某个稳定的联盟分割。仿真结果表明,相比其他典型策略,提出的策略具有更低延时和能耗,能够提升用户服务体验、增加设备续航时间,解决通信受限问题。     

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。     

不确定网络环境中任务卸载和资源分配联合优化方法

在不确定的无线网络环境中,由于任务到达、用户移动的随机性以及无线信道状态的时变性,导致出现不确定的任务云端排队时延、设备网络连接时间等网络环境特征,极大影响计算卸载效率和网络资源利用率。针对这一问题,建立了算网协同的动态任务卸载和资源联合分配模型,以最小化系统总能耗为目标,提出了基于随机模拟的任务卸载和算网资源联合分配多阶段随机规划优化算法(SS-MSSP),采用多阶段随机规划理论制定多阶段策略,并以后验算网资源分配的方式来追索补偿不确定网络环境的影响。仿真结果表明,在不确定的网络环境中,SS-MSSP算法保证了用户的计算时延需求,同时有效降低了系统能耗。     

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.     

移动边缘计算中的低能耗任务卸载决策算法

移动边缘计算(mobile-edge computing,MEC)中,除了考虑智能移动设备(smart mobile devices, SMD)的能耗,还应考虑微蜂窝基站处理任务的能耗。为了有效降低微蜂窝基站处理任务的能耗,文章提出了一种任务卸载决策算法(task-offloading decision algorithm,TDA)。该算法能够实时地根据卸载到微蜂窝基站上任务的紧急度做出任务卸载的决策,确定卸载任务分片的数据量,联合微蜂窝基站无线通讯范围内的其他基站协作处理任务,有效降低整个处理任务的能量消耗。实验结果表明,在100个微蜂窝基站构成的蜂窝网络中,TDA可以降低蜂窝网络31%～36%的能耗。     

基于电力物联网的边缘计算任务卸载优化

为了解决传统卸载模型仅涉及用户设备和边缘计算资源,而在云端资源利用上存在局限性的问题,通过有效利用计算任务时延、能耗及计算资源配置,提出了基于深度强化学习算法的计算任务卸载策略和资源配置优化算法,建立了边云协同的时延、能耗及能效模型,研究了用户设备数量、任务量、任务优先级等对时延、能耗及能效的影响。结果表明：边缘计算服务器资源配置为30 GHz较为合理;高级计算任务优先处理策略和计算资源优化分配,使得时延、能耗均较低;所提出的优化算法在时延、能耗及能效方面均优于其他3个对比算法,表明针对不同用户设备数量和计算任务量场景,所提出的优化算法和建立的模型能够更有效的实现基于电力物联网的计算任务卸载策略和资源配置优化。     

一种基于移动Agent的云端计算任务安全分割与分配算法

为了保障云端计算环境中任务的计算私密性,防止恶意节点或竞争对手窥探任务的内部逻辑及实现目标,提出一种新颖的基于移动Agent的云端计算安全任务分割与分配算法.算法同时考虑集群服务器节点和用户终端节点的计算能力与各自特点,将任务合理地切分为若干子任务,采用移动Agent来携带子任务的代码和数据部署到适当的任务执行节点上执行.结合实验原型系统对该算法进行性能分析,结果表明其可有效地保障执行子任务的终端节点,即使窥探到分配给它的代码和数据,甚至协同攻击系统,也无法了解该任务的整体执行逻辑和总体目标等.     

移动云计算嵌套式两阶段博弈计算卸载算法

移动云计算中,移动设备需要决定哪些应用部分卸载至云端处理,即计算卸载决策问题。针对这一问题,提出了一种嵌套式两阶段博弈算法。第一阶段中,移动设备决策其服务请求至云端处理的部分;第二阶段中,云端系统根据所有移动设备的服务请求到达率决策服务请求处理的资源分配。移动设备的目标是最小化功耗和服务请求响应时间,而云端系统的目标是最大化收益。基于向后归纳原则,利用凸优化方法求解了嵌套式两阶段博弈过程中移动设备和云端系统的最优策略,并证明算法可以产生唯一Nash均衡解。实验结果表明,比较基准算法,嵌套式两阶段博弈算法可以使移动设备同步降低平均功耗和平均服务请求响应时间分别约21. 8%和31. 9%。     

基于包簇映射的云计算资源分配策略

提出了一种基于包簇映射的云计算资源分配策略。在包、簇概念下,资源可共享,任务调度更为灵活,资源利用率更高。将多目标遗传算法与改进的蚂蚁算法动态融合,提出了一种基于成本最优的云计算资源分配算法。该算法在任务前期利用遗传算法快速随机的全局搜索能力,产生初始信息素,在任务后期通过蚂蚁算法蚂蚁间的信息交流和正反馈机制,寻找资源分配的最优解。实验结果表明,在包、簇概念下,该混合式调度算法能够显著降低云计算系统的任务完成时间和任务执行平均成本,有效减少簇结点的使用数量,提高资源利用率。     

Stackelberg博弈的MEC资源分配策略

移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)通过在网络边缘部署计算资源成为缓解终端设备资源匮乏的有效方案。针对设备计算资源无法满足任务需求的问题,提出一种基于Stackelberg博弈的MEC资源分配策略。该策略应用Stackelberg博弈理论将请求方、协作方的卸载过程描述为效用最大化问题以激发双方的协作积极性,并设计一种基于粒子群的Stackelberg博弈算法,以快速获得该优化问题的最优解。同时,由于区块链具有分布式、不可篡改等特性,出于对安全性的考虑,将其应用于协作过程的管理。实验结果表明,所提策略可以实现双方联合效用最大化,且相较于遗传算法的卸载方案;所提算法具有更快的收敛性能。     

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...     

一种基于超边际分析的分布式计算资源分配方法

针对分布式计算环境,提出一种基于超边际分析的资源分配方法,描述了基于比较优势的资源分配框架,建立了具有交易保护的IRDL模型以及自由交易的IRD模型,通过角点分析得到全局均衡,以达到系统效用最大化.与新古典经济学研究如何提高资源利用率不同,本文基于新兴古典经济学,通过分工理论降低资源稀缺程度,动态调整计算网络以达到整体...