基于能耗与延迟优化的移动边缘计算任务卸载模型及算法

随着移动边缘计算的兴起,如何处理边缘计算任务卸载成为研究热点问题之一。针对多任务-多边缘服务器的场景,本文首先提出一种基于能量延迟优化的移动边缘计算任务卸载模型,该模型考虑边缘设备的剩余电量,使用时延、能耗加权因子计算边缘设备的总开销,具有延长设备使用时间、减少任务卸载时延和能耗的优点。进一步提出一种基于改进遗传算法的移动边缘计算任务卸载算法,将求解最优卸载决策的问题转化为求解种群最优解的问题。对比仿真实验结果表明,本文提出的任务卸载模型和算法能够有效求解任务卸载问题,改进后的任务卸载算法求解更精确,能够避免局部最优解,利于寻找最优任务卸载决策。     

改进GA的边缘计算任务卸载与资源分配策略

针对现有边缘计算计算卸载算法存在的延迟较大且负载不均衡的问题,提出一种移动边缘计算中基于改进遗传算法的计算卸载与资源分配算法.基于提出的移动边缘计算网络构建系统模型,其中包括能耗、平均服务延迟、执行时间以及负载均衡模型.以能耗、延迟、负载均衡最小化为优化目标,利用改进的遗传算法进行求解,其中采用染色体一维表现形式、交叉和变异算子提高算法的性能.利用iFogSim和Google集群对所提算法进行模拟仿真实验,结果表明,算法种群数量和最大迭代次数的合理值分别是60和25,所提算法得到的计算卸载和资源分配策略在能耗、负载均衡、延迟和网络使用率方面的表现均优于其它算法.     

一种适用于多任务多资源移动边缘计算环境下的改进粒子群算力卸载算法

为了研究移动设备在多资源复杂环境下的能量消耗问题,提出一种针对移动边缘设备计算卸载的改进粒子群算法。首先基于多环境的移动设备能耗提出一种移动设备能量消耗的计算模型;其次针对计算资源分配问题设计一种可以用于衡量分配方案优劣的适应度算法;最后提出一种改进的粒子群算法,用于求解进一步降低移动边缘设备能耗分配方案的最优解。通过使用模拟仿真软件对多种卸载策略下移动设备能耗、系统响应时间等关键指标对比表明,本文算法在满足用户响应时间的前提下,在求解降低移动设备能耗调度分配方案最优解的过程中具有更优的表现。     

资源受限移动边缘计算任务拆分卸载调度决策

研究带有计算访问点的多用户移动边缘计算环境中的多任务调度与卸载决策问题。为了降低移动设备端的能耗,并确保用户任务的延时需求,提出一种基于博弈论的任务卸载决策算法。为了求解博弈模型,将卸载博弈模型转换为势博弈模型,进而证明博弈存在纳什均衡解,并设计一种基于有限改进性质的分布式博弈方法寻找该纳什均衡解。实验结果证明,在不同的起始策略组合条件下,该博弈算法可以得到相对于对比算法更接近于理论最优解的系统总体最优代价。     

移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法

移动边缘计算场景中任务的不确定性增加了任务卸载及资源分配的复杂性和难度.鉴于此,提出一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法.首先,构建一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载模型,通过基于持续时间片划分的任务多批次处理技术应对任务的不确定性,并设计多设备计算资源协同机制提升对计算密集型任务的承载能力.其次,提出一种基于负载均衡的自适应策略选择算法,避免计算资源过度分配导致信道拥堵进而产生额外能耗.最后,基于泊松分布实现了对不确定任务场景模型的仿真,大量实验结果表明时间片长度减小能够降低系统总能耗.此外,所提算法能够更有效地实现任务卸载及资源分配,相较于对比算法,最大可降低能耗11.8%.     

面向多边缘设备协作的任务卸载和服务缓存在线联合优化机制

移动边缘计算通过在边缘设备上部署通信、计算、存储等资源,有效克服传统云计算存在的传输距离较长、响应时延过慢等问题,满足新兴的计算密集型和时延敏感型应用的服务需求.然而,移动边缘计算中存在边缘设备资源有限且多边缘设备间负载不均衡的问题.为了解决上述问题,多边缘设备协作成为一种必然趋势.然而,多边缘设备协作面临任务卸载与服务缓存相互耦合、边缘设备的任务负载及资源状态随时空双维变化等两大挑战,极大增加了求解难度.针对上述挑战,提出一种面向多边缘设备协作的任务卸载和服务缓存在线联合优化机制,将任务卸载和服务缓存联合优化问题解耦为服务缓存和任务卸载2个子问题.针对服务缓存子问题,提出基于情景感知组合多臂赌博机的协作服务缓存算法;针对任务卸载子问题,设计基于偏好的双边匹配算法.仿真实验表明所提算法能够有效降低任务整体执行时延,同时实现边缘设备间负载均衡.     

边缘计算中任务卸载研究综述

近年来,随着移动智能设备的普及以及5G等无线通信技术的发展,边缘计算作为一种新兴的计算模式被提出,作为传统的云计算模式的扩展与补充。边缘计算的基本思想是将移动设备上产生的计算任务从卸载到云端转变为卸载到网络边缘端,从而满足实时在线游戏、增强现实等计算密集型应用对低延迟的要求。边缘计算中的计算任务卸载是一个关键的研究问题,即计算任务应在本地执行还是卸载到边缘节点或云端。不同的任务卸载方案对任务完成时延和移动设备能耗都有着较大的影响。文中首先介绍了边缘计算的基本概念,归纳了边缘计算的几种系统架构。随后,详细阐述了边缘计算中的计算任务卸载问题。基于对任务卸载方案研究的必要性与挑战的分析,对现有的相关研究工作进行了全面的综述和总结,并对未来的研究方向进行了展望。     

超密集网络中基于多基站博弈均衡的分布式无线资源管理算法

移动边缘计算和超密集网络技术在扩大移动设备计算能力和增加网络容量方面有明显的优势.然而,在两者融合的场景下,如何有效降低基站之间的同信道干扰,减少任务传输的时延和能耗是一个重要研究课题.本文设计了一个基于多基站博弈均衡的分布式无线资源管理算法.将小基站之间的无线资源管理问题转化为博弈问题,提出一种基于奖励驱动的策略选择算法.基站通过迭代不断更新其策略的选择概率,最终优化子信道分配和发射功率的调控.仿真结果表明,我们的算法在提高信道利用率和降低任务处理的时延和能耗方面具有优势.     

移动边缘计算中计算卸载方案研究综述

在移动边缘计算中通过将终端设备的计算任务卸载到边缘服务器,可以利用边缘服务器资源解决终端设备计算能力不足的问题,同时满足移动应用程序对低延迟的需求.因此,计算卸载备受关注并成为移动边缘计算的关键技术之一.本文对移动边缘计算的计算卸载研究进展进行深度调研.首先,总结归纳出两类计算卸载方法——基于启发式算法的传统方法和基于在线学习的智能方法;从最小化延迟时间、最小化能耗、权衡时间和能耗三个不同优化目标对基于启发式算法的传统计算卸载进行分析对比;梳理了基于在线学习智能计算卸载采用的底层人工智能技术;然后介绍了边缘服务器资源分配方案和新兴的移动边缘计算应用场景;最后分析计算卸载方案存在的问题并展望移动边缘计算的计算卸载研究的未来方向,为后续研究工作指明方向.     

移动边缘计算中基于深度强化学习的任务卸载研究进展

移动边缘计算是近年出现的一种新型网络计算模式,它允许将具有较强计算能力和存储性能的服务器节点放置在更加靠近移动设备的网络边缘(如基站附近),让移动设备可以近距离地卸载任务到边缘设备进行处理,从而解决了传统网络由于移动设备的计算和存储能力弱且能量较有限,从而不得不耗费大量时间、能量且不安全地将任务卸载到远方的云平台进行处理的弊端.但是,如何让仅掌握局部有限信息(如邻居数量)的设备根据任务的大小和数量选择卸载任务到本地,还是在无线信道随时间变化的动态网络中选择延迟、能耗均最优的移动边缘计算服务器进行全部或部分的任务卸载,是一个多目标规划问题,求解难度较高.传统的优化技术(如凸优化等)很难获得较好的结果.而深度强化学习是一种将深度学习与强化学习相结合的新型人工智能算法技术,能够对复杂的协作、博弈等问题作出更准确的决策,在工业、农业、商业等多个领域具有广阔的应用前景.近年来,利用深度强化学习来优化移动边缘计算网络中的任务卸载成为一种新的研究趋势.最近三年来,一些研究者对其进行了初步的探索,并达到了比以往单独使用深度学习或强化学习更低的延迟和能耗,但是仍存在很多不足之处.为了进一步推进该领域的研究,文中对近年来国内外的相关工作进行了详细地分析、对比和总结,归纳了它们的优缺点,并对未来可能深入研究的方向进行了讨论.     

Multiple eigenspaces

In this paper, we propose a novel self-organizing framework to construct multiple, low-dimensional eigenspaces from a set of training images. Grouping of images is systematically and robustly performed via eigenspace-growing in terms of low-dimensional eigenspaces. To further increase the robustness, the eigenspace-growing is initiated independently with many small groups of images—seeds. All these grown eigenspaces are treated as hypotheses that are subject to a selection procedure eigenspace-selection, based on the MDL principle, which selects the final resulting set of eigenspaces as an efficient representation of the training set, taking into account the number of images encompassed by the eigenspaces, the dimensions of the eigenspaces, and their corresponding residual errors. We have tested the proposed method on a number of standard image sets, and the significance of the approach with respect to the recognition rate has been demonstrated.     

多信道多业务并行冲突分解算法研究

文章提出了一种多信道多业务并行冲突分解算法,对随机争用多址访问系统中的冲突分解进行了研究,并给出了该并行算法的冲突分解平均时隙数和系统吞吐量的解析式,其结果与计算机仿真实验相吻合。     

Recovering Multiple View Geometry from Mutual Projections of Multiple Cameras

In this paper, we analyze the computation of epipolar geometry in some special cases where multiple cameras are projected each other in their images. In such cases, epipoles can be obtained directly from images as the projection of cameras. As the result, the epipolar geometry can be computed from less image correspondences with higher stability. In this paper, we analyze the number of corresponding points required for computing bifocal, trifocal and quadrifocal tensors linearly in the case where cameras are projected mutually. We next show a practical linear method for computing multifocal tensors by using the mutual projection of cameras. The degenerate configurations of points and cameras is also studied, and it is shown that some degenerate configurations in general cases are no longer degenerate under the mutual projection of cameras.     

多版本TPR_TREE

为了解决连续移动物体的全部历史空间信息的索引问题，综合TR树和TPR树的结构，提出了一种新的时空索引结构——多版本TPR树(MVTPR)，对MVTPR的结构和操作进行了说明，并通过实例形象化描述了MVTPR的结构和操作，指出了下一步研究方向。     

改进的混合多输入多输出系统收发方案

为在频谱利用率和可靠性之间取得折中,提出一种高效低复杂度的发射接收方案,将空间复用和空间分集相结合,形成一个STBC-VBLAST混合编码的多输入多输出系统。利用线性疏散码的结构特点,在发射端以等效的垂直分层空时码子层发送信号,接收端使用基于排序的QR分解的连续干扰抵消的算法进行译码,同样可以获得较好的复用和分集增益。仿真结果表明,该方案的误码率性能优于其他检测方案,可降低计算复杂度。     

多版本TPR树

为了解决连续移动物体的全部历史空间信息的索引问题,该文综合TR树和TPR树的结构,提出了一种新的时空索引结构—多版本TPR树(MultipleVersionTPR-tree),对MVTPR的结构和操作进行了说明,并通过实例描述了MVTPR的结构和操作,最后指出了下一步研究的问题。     

Multiple threshold perceptron

As a natural generalization of the linear perceptron with a single threshold element, we define a multiple threshold perceptron which learns a particular type of piecewise linear discriminant set of functions, namely those that are describable by a set of parallel hyperplanes. We also suggest a learning method in the form of an error-correction procedure, and a kind of gradient method that seeks the minimum of a rational criterion function. Experimental results show that the proposed procedure is effective.     

Multiple Spin-Block Decisions

We study the online problem of holding a number of idle threads on an application server, which we have ready for processing new requests. The problem stems from the fact that both creating/deleting and holding threads is costly, but future requests and completion times are unpredictable. We propose a practical scheme of barely random discrete algorithms with competitive ratio arbitrarily close to e/(e - 1), where e ≈ 2.718 is Euler's number. The competitive ratio is sharply concentrated for any input. The results are generalizations of the well-known result for the rent-to-buy problem.