云边协同系统中基于博弈论的资源分配与任务卸载方案

综合考虑时延、能耗和计算资源成本,构建云边协同系统中的效用最大化问题,并将其分解为计算资源分配、上行功率分配和任务卸载策略三个子问题。提出一种基于博弈论的资源分配和任务卸载方案（game-based resource allocation and task offloading, GRATO） 以分别解决上述子问题。利用凸优化条件求得计算资源分配最优解;设计一种低复杂度的上行功率分配方法用于降低无线干扰;针对任务卸载策略优化问题,提出一种基于博弈论的分布式任务卸载算法（game-based distributed task offloading algorithm, GDTOA）。仿真结果表明,GRATO方案在时延和能耗方面的性能优于其他方案,还可以感知用户的优先级,使紧急用户具有更高的效用和更低的时延。