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。