基于双重拍卖的移动边缘计算任务卸载和资源分配策略

在移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)系统中,用户的卸载策略会影响能耗和计算成本,进而影响用户效益.然而,目前多数研究未考虑边缘服务器随机分布场景中用户的卸载策略和资源请求策略对效益的影响.针对该问题,提出了一种基于改进双重拍卖算法的计算卸载和资源分配策略.首先,该策略将用户与边缘服务器之间的交互过程建模为Stackelberg博弈,并且证明了在该博弈内存在唯一纳什均衡点;其次,计算出用户对于不同服务器的卸载意愿以及计算资源请求量,并将用户与最优服务器进行拍卖;最后,采用遍历法交换上一轮拍卖中部分交易中的用户与服务器,以实现系统整体效益最优.仿真实验结果表明,与其他基准算法相比,所提算法在服务器随机分布场景下提高了33.4%的系统用户总效益,有效降低系统损失.     

计算资源受限MEC中任务卸载与资源分配方法

移动边缘计算(MEC)通过将计算中心下沉至网络边缘,可以有效服务于任务计算.然而,MEC拥有的计算资源并不是无限的,这带来了诸多问题.文章针对计算资源有限MEC系统中的计算卸载,分析了最大化MEC总收益的卸载与资源分配联合优化问题.首先通过Stackelberg模型来描述MEC与用户之间的交互,使用差异化定价策略增加对卸载的约束,然后将卸载问题转化为二元背包问题,最后,通过改进模拟退火算法分配计算资源,并迭代得到最优方案.仿真结果表明,所提方案可以最大程度提高用户卸载数量,并有效地提高了MEC系统的收益.     

移动边缘计算中基于Stackelberg博弈的算力交易与定价

针对移动边缘计算中轻量级智能设备计算和存储能力有限等问题,提出一种基于Stackelberg博弈的计算卸载解决方案。首先,结合区块链技术构建基于云挖掘机制的算力交易模型——CPTP-BSG,允许移动智能设备（矿工）将密集且复杂的计算任务卸载到边缘服务器;其次,将矿工与边缘计算服务提供商（ESP）之间的算力交易建模为一个两阶段的Stackelberg博弈过程,并构建矿工与ESP的预期利润函数;然后,使用逆向归纳法分别在统一定价和歧视性定价策略下分析纳什均衡解的存在性和唯一性;最后,提出一种低梯度迭代算法来实现矿工和ESP的利润最大化。实验结果证明了所提算法的有效性,并且与统一定价相比,歧视性定价更符合矿工的个性化算力需求,能达到更高的算力需求总量和ESP利润。     

面向移动边缘计算网络的高能效计算卸载算法

移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）是一种高效的技术,通过将计算密集型任务从移动设备卸载到边缘服务器,使终端用户实现高带宽、低时延的目标.移动边缘计算环境下的计算卸载在减轻用户负载和增强终端计算能力等方面发挥着重要作用.考虑了服务缓存,提出一种云-边-端协同的计算卸载框架,在该框架中引入D2D （device-to-device,D2D）通信和机会网络.基于建立的模型,将计算卸载决策问题转化为一个混合整数非线性规划问题,并对无线特性和移动用户之间的非合作博弈交互制定了一个迭代机制来共同确定计算卸载方案.对提出的计算卸载算法从理论上证明了多用户计算卸载博弈模型为严格势力场博弈（exact potential game,EPG）,卸载决策可获得全网范围内的最优效益.考虑到服务器的计算资源、卸载任务数据量和任务延迟需求,提出对用户和MEC服务器之间最佳用户关联匹配算法.最后,模拟结果表明,卸载决策算法具有较快的收敛速度,并在能效方面优于其他基准算法.     

基于合约设计的移动边缘计算任务卸载策略研究

移动边缘计算将边缘服务器部署到无线局域网侧,将部分计算密集任务卸载到边缘云服务器,从而缩短计算服务与移动设备的距离,降低数据传输成本.考虑移动边缘计算(MEC)环境下的计算任务分配问题,通过探索用户体验敏感度的异质性,建立CPU运算周期数-数据量-价格的三元组合约模型,提出基于合约理论的计算任务分配策略,以最大化云服务商的利润为目标,同时保证移动用户的非负效益.分别讨论完整信息场景下和统计信息场景下的最优合约设计策略.仿真结果验证了所提出方案可以有效实现计算任务的卸载.     

一种最小化时延多边缘节点卸载均衡策略研究

边缘服务器和通信网络的接入点(例如基站)集成部署构成边缘节点,可以在网络的边缘同时实现通信和计算的功能.边缘计算作为一种介于本地计算与云计算中间的一种新型计算范式,一方面缓解了中心云的负载压力,另一方面因为更靠近用户,有效减少了设备卸载计算产生的传输时延.在边缘计算中,边缘节点的计算资源相比于计算资源丰富的中心云是有限的;另一方面,在不同区域的边缘节点服务于不同的群体,其负载量的差距是是悬殊的,有的过载,有的过于空闲.为解决边缘节点中服务器的负载均衡问题,本文考虑通过软件定义网络(Software Defined Network, SDN)监控网络中的数据流量,调控热点区域的数据以多跳的方式卸载到周边的节点执行计算任务,实现热点区域降热减少执行任务时延的目的.同时,本文提出了基于量子粒子群算法的边缘节点卸载算法和一种基于启发式算法的边缘节点负载均衡算法来求解此问题.最后通过仿真实验验证了我们所提出方案的有效性.     

移动边缘计算中基于Stackelberg博弈的算力交易与定价

针对移动边缘计算中轻量级智能设备计算和存储能力有限等问题，提出一种基于Stackelberg博弈的计算卸载解决方案。首先，结合区块链技术构建基于云挖掘机制的算力交易模型——CPTP-BSG，允许移动智能设备（矿工）将密集且复杂的计算任务卸载到边缘服务器；其次，将矿工与边缘计算服务提供商（ESP）之间的算力交易建模为一个两阶段的Stackelberg博弈过程，并构建矿工与ESP的预期利润函数；然后，使用逆向归纳法分别在统一定价和歧视性定价策略下分析纳什均衡解的存在性和唯一性；最后，提出一种低梯度迭代算法来实现矿工和ESP的利润最大化。实验结果证明了所提算法的有效性，并且与统一定价相比，歧视性定价更符合矿工的个性化算力需求，能达到更高的算力需求总量和ESP利润。     

MEC中资源分配与卸载决策联合优化策略

针对移动边缘计算(MEC)中用户任务处理时延与能耗过高的问题,提出了“云-边-端”三层MEC计算卸载结构下的资源分配与卸载决策联合优化策略。首先,考虑系统时延与能耗,将优化问题规划为系统总增益(任务处理时延与能耗相对减少的加权和)最大化问题;其次,为用户任务设置优先级,并根据任务数据量初始化卸载决策方案;然后,采用均衡传输性能的信道分配算法为卸载任务分配信道资源,对于卸载至同一边缘服务器上的任务以最大化资源收益为目标进行资源竞争,实现计算资源最优配置;最后,基于博弈论证明优化问题为关于卸载决策的势函数,即存在纳什均衡,并利用迭代增益值比较法得到了纳什均衡下的卸载决策方案。仿真结果表明,所提联合优化策略在满足用户处理时延要求的情况下最大化系统总增益,有效地提高了计算卸载的性能。     

基于深度强化学习的云边协同DNN推理

现有基于云边协同的深度神经网络（DNN）推理仅涉及边缘设备同构情况下的静态划分策略,未考虑网络传输速率、边缘设备资源、云服务器负载等变化对DNN推理计算最佳划分点的影响,以及异构边缘设备集群间DNN推理任务的最佳卸载策略。针对以上问题,提出基于深度强化学习的自适应DNN推理计算划分和任务卸载算法。以最小化DNN推理时延为优化目标,建立自适应DNN推理计算划分和任务卸载的数学模型。通过定义状态、动作空间和奖励,将DNN推理计算划分和任务卸载组合优化问题转换为马尔可夫决策过程下的最优策略问题。利用深度强化学习方法,从经验池中学习动态环境下边缘设备与云服务器间DNN推理计算划分和异构边缘集群间任务卸载的近似最优策略。实验结果表明,与经典DNN推理算法相比,该算法在异构动态环境下的DNN推理时延约平均降低了28.83%,能更好地满足DNN推理的低时延需求。     

基于Stackelberg博弈的车载云计算任务卸载优化

针对车辆计算资源闲置浪费的情况,整合车辆计算资源组建车载云计算（vehicular cloud computing,VCC）范式,从而提高车辆总体资源利用率,提升车载服务质量。从经济学的角度,研究车载云计算中请求车辆和协助车辆之间的计算任务卸载定价与定量的问题。针对此问题,首先设计动态组建车载云的安全通信协议;在此基础上,利用Stackelberg博弈建模计算任务卸载分配的问题,激励协助车辆主动参与任务计算;同时设计了一种简单有效的分布式迭代算法求解最终的Stackelberg均衡状态,最小化请求车辆的服务开销并兼顾最大化协助车辆的收益。通过实验仿真,验证所提方案的有效性和可靠性。     

Resource pricing and offloading decisions in mobile edge computing based on the Stackelberg game

We propose a new approach for the organic integration of edge cloud offloading decision and Stackelberg game pricing to address the problem that the current Stackelberg games all allocate edge cloud computing resources equally and ignore the difference of different users’ demand for computing resources. Firstly, the Stackelberg game theory is used to establish a model of the optimal amount of data to be offloaded by users and the optimal number of computing resource blocks to be purchased, which converts the multivariate offloading decision problem of users into a univariate optimization problem, simplifies the offloading decision problem of users, and proves the existence of Nash equilibrium. Secondly, the KKT condition is applied to realize the offloading decision of users to purchase the optimal computing resource blocks. The upper and lower bounds of edge cloud pricing are established. Finally, a dynamic programming-based offloading (DPPO) algorithm for edge cloud pricing is proposed to achieve the optimal pricing of edge cloud utility and maximize each user’s own utility. The simulation results show that the proposed method not only achieves the equilibrium of edge cloud utility and user utility, but also has good convergence and scalability. The DPPO algorithm yields better results than with different pricing and offloading strategies.

     

云边环境下基于博弈论的两阶段任务迁移策略

移动边缘计算（MEC）为计算密集型应用和资源受限的移动设备之间的冲突提供了有效解决办法,但大多关于MEC迁移的研究仅考虑移动设备与MEC服务器之间的资源分配,忽略了云计算中心的巨大计算资源。为了充分利用云和MEC资源,提出一种云边协作的任务迁移策略。首先,将云边服务器的任务迁移问题转化为博弈问题;然后,证明该博弈中纳什均衡（NE）的存在以及唯一性,并获得博弈问题的解决方案;最后,提出了一种基于博弈论的两阶段任务迁移算法来求解任务迁移问题,并通过性能指标对该算法的性能进行了评估。仿真结果表明,采用所提算法所产生的总开销分别比本地执行、云中心服务器执行和MEC服务器执行的总开销降低了72.8%、47.9%和2.65%,数值结果证实了所提策略可以实现更高的能源效率和更低的任务迁移开销,并且随着移动设备数量的增加可以很好地扩展规模。     

Securing Parked Vehicle Assisted Fog Computing With Blockchain and Optimal Smart Contract Design

Vehicular fog computing(VFC)has been envisioned as an important application of fog computing in vehicular networks.Parked vehicles with embedded computation resources could be exploited as a supplement for VFC.They cooperate with fog servers to process offloading requests at the vehicular network edge,leading to a new paradigm called parked vehicle assisted fog computing(PVFC).However,each coin has two sides.There is a follow-up challenging issue in the distributed and trustless computing environment.The centralized computation offloading without tamper-proof audit causes security threats.It could not guard against false-reporting,free-riding behaviors,spoofing attacks and repudiation attacks.Thus,we leverage the blockchain technology to achieve decentralized PVFC.Request posting,workload undertaking,task evaluation and reward assignment are organized and validated automatically through smart contract executions.Network activities in computation offloading become transparent,verifiable and traceable to eliminate security risks.To this end,we introduce network entities and design interactive smart contract operations across them.The optimal smart contract design problem is formulated and solved within the Stackelberg game framework to minimize the total payments for users.Security analysis and extensive numerical results are provided to demonstrate that our scheme has high security and efficiency guarantee.     

面向车联网的多智能体强化学习边云协同卸载

车联网边缘计算是实现车联网系统低时延和高可靠性的关键技术,但现有方法普遍存在场景趋同和系统建模局限的问题,同时包含复杂的训练过程并面临维灾风险。通过结合云计算技术,提出一种基于多智能体强化学习的边云协同卸载方案。依据随机几何理论计算卸载节点覆盖概率,对车辆节点与卸载对象进行预配对。利用线性Q函数分解方法反映每个智能体多效用因子与任务决策间的映射关系,通过云端协同机制将智能体决策记录作为经验上传到云端,并在云端将训练更完备的神经网络反馈到边缘节点。仿真结果表明,该方案在功耗和延时方面性能优于单一固定边缘的计算策略,且算法复杂度较低,能够有效提升边云协同卸载能力,实现低时延、高可靠的任务卸载。     

基于光纤-无线网络的协同计算卸载算法

随着无源光网络的发展,光纤-无线网络能同时支持集中式云和边缘云计算技术,成为一种具有发展前景的网络结构。但是,现有的基于光纤-无线网络的任务协同计算卸载研究主要以最小化移动设备的能耗为目标,忽略了实时性高的任务的需求。针对实时性高的任务,提出了以最小化任务的总处理时间为目标的集中式云和边缘云协同计算卸载问题,并对其进行形式化描述。同时,通过将该问题归约为装箱问题,从而证明其为NP难解问题。提出一个启发式协同计算卸载算法,该算法通过比较不同卸载策略的任务处理时间,优先选择时间最短的任务卸载策略。同时,提出一个定制的遗传算法,获得一个更优的任务卸载策略。实验结果表明,与现有的算法相比,本文提出的启发式算法得到的任务卸载策略平均减少4.34%的任务总处理时间,而定制的遗传算法的卸载策略平均减少18.41%的任务总处理时间。同时,定制的遗传算法的卸载策略与本文提出的启发式算法相比平均减少14.49%的任务总处理时间。