基于移动边缘计算的车联网卸载策略研究

随着车载设备的快速发展和日益增大的数据量,车联网在计算能力及通信能力方面面临着巨大的挑战.传统云计算虽然可以弥补车载设备计算资源的不足,但由于云服务器距离车辆终端较远,因此,难以满足一些对时延敏感的业务的需求,基于此问题,引入了移动边缘计算.首先,构建了基于5G的"车-边-云"协同网络架构,在该架构中融合了SDN等多种新兴技术,可以实现对车、边缘设备、云三方面资源的统一调度;其次,在此架构下建立了基于卸载时延的通信计算模型,并采用了基于改进烟花算法的计算任务卸载策略,其中,对烟花算法的改进主要是针对爆炸火花的产生方式及下一代烟花的选择方法,在改进之后,烟花可以实现在不同方向和不同维度的全方位搜索;最终,通过基于改进烟花算法的任务卸载策略,各个任务可以选择在最佳的卸载节点进行卸载,从而保证了时延最小化.仿真结果表明,在所提协同架构下,基于改进烟花算法的卸载策略可显著降低时延.当任务量为5 Mb时,所提卸载策略相比于其它卸载策略在降低时延性能上至少提高10％.     

基于深度强化学习的边云协同串行任务卸载算法

在移动边缘计算任务卸载问题中,传统卸载算法仅考虑移动设备和边缘服务器计算资源,在资源利用、系统效能上存在一定的局限性。该文基于RainbowDQN算法,考虑了延迟、能耗成本和服务质量保证等因素,提出了一种边缘云协同串行任务卸载算法(ECWS-RDQN)。该算法通过对串行任务的权重分配,实现了网络边缘和云端协同的串行任务动态分配处理,为不同的用户设备应用提供近似最优的任务分配卸载策略。实验表明,ECWS-RDQN算法比传统方案有更好的系统效能,提升了应用的服务质量。     

智慧医疗场景下考虑终端移动性的任务卸载策略

针对工作流任务、边缘服务器无线信号覆盖范围、智慧医疗场景以及终端移动路径,分别构建模型进行描述,根据移动终端的实时位置和移动速率构建基于移动路径的工作流任务执行时间及能耗模型. 根据边缘服务器的无线通信模型,引入任务执行延迟和任务迁移2种情况以保障服务的连续性和执行时间限制. 从全局角度综合考虑任务在云端、边缘服务器和本地的执行效益,设计工作流任务优先级划分算法和边缘服务器卸载优化算法,并使用遗传算法设计基于最佳移动路径的工作流任务卸载决策及调度算法,在可选路径中搜索满足用户响应时间约束,且移动端能耗最低的最佳路径和相应的任务卸载、调度方案. 仿真结果说明：该算法能够合理地分配计算资源,在用户响应时间约束下充分降低移动终端能耗,相较未考虑终端移动性的卸载算法,移动端能耗降低了19.8%.     

改进多种群进化算法求解移动边缘计算中任务调度问题

移动边缘计算通过在靠近用户端的网络边缘部署服务器,为用户提供低时延的网络通信服务和类似云的计算服务。移动设备通过网络接入点将任务卸载到边缘服务器进行处理,能够有效地减少移动设备的能耗以及任务的完成时间。然而,用户在卸载任务时需要支付一定的通信成本。本文在构建包含多个用户和多个边缘计算节点的移动边缘计算环境的基础上,建立了最小化移动设备的任务完成时间、能耗以及通信成本的数学模型。为了解决上述问题,本文提出了一种改进多种群进化算法的任务调度优化算法。该调度算法通过优化卸载决策和资源分配决策来达到降低移动设备综合成本的目的。大量仿真实验说明,该任务调度算法与其他几种的任务调度算法相比,能够更有效地降低移动设备的综合成本。     

移动边缘计算场景下基于免疫优化的任务卸载

移动边缘计算通过将计算资源和存储资源下沉到移动网络的边缘,可以减少移动终端的任务计算时延和能耗,从而有效满足移动互联网、物联网高速发展所需的高回传带宽、低时延的要求.计算卸载作为移动边缘计算的一个主要优势,它通过将繁重的计算任务迁移到边缘服务器来提高移动服务能力.针对移动边缘计算场景下移动终端应用的低时延和低能耗的卸载...     

面向移动边缘计算的动态规划算法研究

移动边缘计算可以将用户任务卸载至边缘服务器，以减少移动设备的能耗与时延。通过研究边缘计算场景，提出了一种自适应动态规划算法，以优化用户的卸载决策。所提算法采用创新的比特流填表方式以节省计算时间，同时在满足时间约束的条件下减小能耗与时延。结果表明，该算法可在满足应用程序执行时间约束的前提下找到近似最优解，同时在不损失计算效率的前提下处理较大的卸载问题。     

移动边缘计算中的时延和能耗均衡优化算法

为了提升移动边缘计算（MEC）网络中的任务卸载效用,提出了一种基于任务卸载增益最大化的时延和能耗均衡优化算法.通过分析通信资源和计算资源对时延和能耗这2种性能指标的制约关系,将原问题分解为联合发射功率子信道分配子问题和MEC计算频率分配子问题.通过Karush-Kuhn-Tucker条件,导出了最优的MEC计算频率闭式解.此外,提出了一种基于二分法的发射功率分配算法和基于匈牙利二部图匹配的子信道分配算法.仿真结果表明,提出的算法相比传统算法可以显著提升用户的任务卸载效用.     

VEC中多边缘节点协作卸载与资源分配算法

针对车载边缘计算(VEC)中任务计算成本高和边缘节点负载不均衡的问题，将软件定义网络(SDN)与多边缘计算相结合，构建了“端-多边-云”3层软件定义车载边缘计算模型，并提出了一种新的协作卸载和资源分配算法。使用SDN控制器从全局角度获取网络信息，对任务卸载和资源分配进行统一调度。将改进的k-means算法用于确定任务的初始卸载决策，将任务分别分配到本地簇、边缘节点簇和云服务器簇中。此外，利用深度Q网络算法获得了边缘节点簇中任务最优的卸载决策、卸载比例和资源分配策略。仿真实验结果表明，相较于对比算法，用所提算法使任务的计算成本降低了18.6%以上，提高了22.9%以上的边缘节点资源利用率，并实现了边缘节点间的负载均衡。     

基于备用边缘节点的居民区用电任务卸载优化策略

为了实现有序用电,保证居民区配电系统安全性,将通信领域的任务卸载概念拓展并应用于居民区信息管理中,提出基于边缘计算的居民区用电信息管理系统和计算任务的优化卸载策略. 阐明边缘计算的相关定义,从移动边缘计算场景中拓展任务卸载的概念,并在居民区用电信息管理模型中增加备用边缘节点角色. 提出基于任务卸载的管理框架及流程,并对居民区用电设备产生的计算任务进行分析,通过建立计算模型和多用户博弈模型,求解纳什均衡,得到最优任务卸载决策. 用算例验证备用边缘节点的必要性以及所提策略相较于传统计算模式的优越性,为万物互联时代的居民区用电信息管理中的数据处理环节带来新的思路和方法.     

基于DRL的MEC任务卸载与资源调度算法

为提高多接入边缘计算（MEC）任务卸载效率,提出了一个任务卸载和异构资源调度的联合优化模型.考虑异构的通信资源和计算资源,联合最小化用户的设备能耗、任务执行时延和付费,并利用深度强化学习（DRL）算法对该模型求最优的任务卸载算法.仿真结果表明,该优化算法比银行家算法的设备能耗、时延和付费的综合指标提升了27.6%.     

Optimization and Design of Cloud-Edge-End Collaboration Computing for Autonomous Robot Control Using 5G and Beyond

Robots have important applications in industrial production, transportation, environmental monitoring and other fields, and multi-robot collaboration is a research hotspot in recent years. Multi-robot autonomous collaborative tasks are limited by communication, and there are problems such as poor resource allocation balance, slow response of the system to dynamic changes in the environment, and limited collaborative operation capabilities. The combination of 5G and beyond communication and edge computing can effectively reduce the transmission delay of task offloading and improve task processing efficiency. First, this paper designs a robot autonomous collaborative computing architecture based on 5G and beyond and mobile edge computing(MEC). Then, the robot cooperative computing optimization problem is studied according to the task characteristics of the robot swarm. Then, a reinforcement learning task offloading scheme based on Q-learning is further proposed, so that the overall energy consumption and delay of the robot cluster can be minimized. Finally, simulation experiments demonstrate that the method has significant performance advantages.     

Edge offloading strategy for the multi-base station game in ultra-dense networks

Mobile edge computing provides powerful computing capabilities for the wireless network to enrich the user experience.However,in the current mobile edge computing network,the problems of small coverage density and hotspot overload of the central node should be skillfully overcome.The combination of the ultra-dense network and mobile edge computing can provide a feasible solution for addressing the above problems.A distributed edge computing architecture for ultra-dense networks is designed,and a multi-base station game offloading algorithm is proposed to minimize the system overhead.In the proposed algorithm,the lagrange multiplier method is used to solve the problem of computing resource allocation,and then the matching game theory is exploited to obtain the optimal offloading strategy,so that the mutual benefits of both users and mobile edge computing servers are maximized.Simulation results show that compared with the random and greedy offloading algorithms,the proposed algorithm achieves a significant reduction in the system overhead,with the average overhead saving being up to 28.66%.     

缓存辅助边缘计算的卸载决策与资源优化

提出一种缓存辅助边缘计算的卸载决策制定与资源优化方案,以进一步降低移动边缘计算（MEC）系统中终端设备的能量消耗.首先,建立该优化问题为最小化用户在任务执行时最坏情况下的能耗值,并将这一混合整数规划问题转化为非凸的二次约束二次规划（QCQP）模型,使用半定松弛及随机概率映射方法获得缓存辅助下的预选卸载集合;其次,分别采用拉格朗日对偶分解法和二分法求得性能约束下的最优传输功率及边缘计算资源分配,从而通过对比该集合中的设备能耗得到理想的卸载决策集合与资源分配方案.实验数值结果表明,所提方案能够有效降低用户能量消耗,提升边缘计算系统的服务性能.     

Collaborative offloading of overloaded MEC servers in ultra-dense heterogeneous networks

Mobile Edge Computing (MEC) can perform computational task offloading with the help of edge servers, and is no longer limited by the power of mobile terminals (MTs). When the edge server is overloaded, it often chooses to queue, postpone or reject the MT’s offloading request. QoS (Quality of Service) of users will deteriorate greatly due to service disruption and extended waiting, but the existing research work does not consider how the MEC-BS can relieve load pressure at this time. In this paper, we study how to enhance the computing offloading service of the MEC-BS by offloading the task of the overloaded base station to the other MEC-BS in the same collaboration space. Combining the penalty function with the two-step quasi-newton method, an optimization algorithm is proposed to minimize the joint utility function including the total delay and energy consumption of the edge computing network. Empirical factors are used to adjust the optimization deviation according to the different needs of the optimization target for time delay or energy efficiency. Simulation results show that the proposed scheme is better than two other schemes in improving the system performance and convergence speed.     

无线MEC系统中队列状态感知的卸载和 传输联合优化

针对多用户-多移动边缘计算服务器系统的动态计算任务卸载问题,基于用户端和服务器端的任务队列模型,以系统的长期平均时延和长期平均功耗为优化目标,求解最优的卸载策略及相应的上行预编码.通过李雅普诺夫优化方法将长期平均问题转化成单阶段目标优化问题,考虑到卸载策略和预编码之间存在范数约束关系,通过连续近似和半正定松弛,可转化成典型的DC规划求预编码解问题.仿真结果表明,所提方案比传统方法具有更低的时延和功耗.     

面向时延敏感业务的服务功能链部署

服务卸载和雾/边缘计算为解决云网络的延迟提供了新的范例。然而,目前关于服务卸载的研究大多考虑将正在运行的计算服务从手机或云网络卸载到雾/边缘计算网络。但是,在卸载的过程中,它会消耗额外的资源并影响用户的体验。因此,该文在部署服务功能链(SFC)时,考虑通过有效的在线博弈决策,将每条服务功能链的部分虚拟网络功能(VNF)卸载并部署到雾/边缘网络中,从而满足用户的时延要求。该文提出了一种基于服务卸载和在线博弈的最小化时延的服务功能链部署算法(DSFCD-SOOG),将有效的在线博弈和服务卸载决策相结合,在云雾计算网络中部署服务功能链,以减少服务功能链的端到端时延。最后,该文验证了DSFCD-SOOG算法在服务功能链部署中的资源效率、时间效率和阻塞率方面的优越性。