基于移动边缘计算环境下的服务缓存和任务调度联合优化算法

在移动边缘计算中,在资源有限的边缘设备上对服务缓存和任务执行进行合理的决策能够大幅度地提高卸载效率和减少应用程序的处理时延。针对边缘计算环境下服务缓存与任务卸载决策问题,建立网络模型和服务缓存模型,定义关联的边缘设备、协作的边缘设备任务执行时延及远端云数据传输和任务执行的时延,提出一种联合优化算法来求解任务执行时延约束条件下的服务缓存决策最优解。该算法采用粒子群优化Particle Swarm Optimization（PSO）,将移动用户的任务按照整数编码,优化任务处理时延适应度和粒子速度更新,缩短任务延迟时间。仿真实验结果表明,联合优化算法取得相比其他策略完成时间更少且能适应大规模任务调度的效果。     

服务缓存约束下优化用户设备执行成本的任务卸载策略

边缘计算通过在网络边缘侧提供更优的计算和存储能力,能够有效降低用户设备的执行时延和能耗。随着应用程序对计算和存储资源的需求越来越大,任务卸载作为消除用户设备固有限制的一种有效手段,成为了主要的研究热点之一。然而,在已有的任务卸载研究中,常常忽略不同类型的任务对服务需求的多样性以及边缘服务器服务缓存有限的情形,从而导致不可行的卸载决策。因此,在服务缓存约束下,研究了能够使得用户设备执行成本最优的任务卸载问题。首先设计了云服务器、边缘服务器和本地设备的协同卸载模型,用于平衡边缘服务器的负载问题,同时借助云服务器弥补边缘服务器有限的服务缓存能力。然后,提出了适用于云边端协同的任务卸载算法,优化用户设备的执行成本。当任务被卸载时,先采用改进的贪婪算法选择最佳的边缘服务器,再通过比较任务在不同位置上的执行成本,来确定任务的卸载决策。实验结果表明,所提算法相比对比算法能够有效降低用户设备的执行成本。     

Wi-Fi网络下多AP协作边缘计算资源分配策略

近年来, AR/VR、在线游戏、4K/8K超高清视频等计算密集且时延敏感型应用不断涌现, 而部分移动设备受自身硬件条件的限制, 无法在时延要求内完成此类应用的计算, 且运行此类应用会带来巨大的能耗, 降低移动设备的续航能力. 为了解决这一问题, 本文提出了一种Wi-Fi网络多AP (access point)协作场景下边缘计算卸载和资源分配方案. 首先, 通过遗传算法确定用户的任务卸载决策. 随后, 利用匈牙利算法为进行任务卸载的用户分配通信资源. 最后, 根据任务处理时延限制, 为进行任务卸载的用户分配边缘服务器计算资源, 使其满足任务处理时延限制要求. 仿真结果表明, 所提出的任务卸载与资源分配方案能够在满足任务处理时延限制的前提下有效降低移动设备的能耗.     

基于NOMA-MEC的车联网任务卸载、迁移与缓存策略

在移动边缘计算(MEC)与非正交多路接入(NOMA)技术相结合的车联网系统中,针对用户处理计算密集型和时延敏感型任务时面临的高时延问题,提出了一种基于博弈论和Q学习的任务卸载、迁移与缓存优化策略。首先,对基于NOMA-MEC的车联网任务卸载时延、迁移时延与缓存时延进行建模;其次,采用合作博弈算法获得最优用户分组,以实现卸载时延优化;最后,为避免出现局部最优,通过Q学习算法优化用户分组中的迁移缓存联合时延。仿真结果表明,所提方案相比对比方案,能有效提升卸载效率并降低约22%~43%的任务时延。     

基于负载均衡的VEC服务器联合计算任务卸载方案

在车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)网络中,车辆计算资源受限导致无法处理海量的计算任务,需要将车载应用产生的计算任务卸载到VEC服务器上进行处理。但车辆的移动性和区域部署的差异性易导致VEC服务器负载不均衡,造成了计算卸载效率和资源利用率降低。为解决该问题,提出一种计算卸载和资源分配方案,以使用户效用最大化。将用户效用最大化问题转化成服务器选择决策和卸载比例与计算资源分配联合优化两个子问题,在此基础上设计基于匹配的服务器选择决策算法和基于Adam梯度优化法的计算任务卸载比例与资源分配联合优化算法,并对上述两种算法进行联合迭代,直至收敛,从而得到近似最优解以达到负载均衡。仿真结果表明,相比最近卸载方案和预测卸载方案,该方案能有效降低计算任务处理时延和车辆能耗,增大车辆效用,促进负载均衡。     

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。     

移动边缘计算中利用BPSO的任务卸载策略

为提高移动边缘计算任务卸载方案的性能,提出一种移动边缘计算中利用BPSO的任务卸载策略.构建三层移动边缘计算(M EC)网络架构,移动设备根据任务情况进行本地计算,或者将其卸载至边缘计算节点与云服务器;根据M EC网络中的计算模型、通信模型设计计算卸载目标,即任务最优分配、节点负载均衡,使计算任务得到及时、有序、高效的分配;利用二进制粒子群(BPSO)算法对优化目标进行求解,得到最优卸载策略,实现能量消耗最小且时延最短,系统整体负载最为均衡.实验结果表明,所提策略能量损耗最小且系统整体负载性能明显提升.     

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.     

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。     

车载边缘计算中基于深度强化学习的协同计算卸载方案

车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)是一种可实现车联网低时延和高可靠性的关键技术,用户将计算任务卸载到移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)服务器上,不仅可以解决车载终端计算能力不足的问题,而且可以减少能耗,降低车联网通信服务的时延。然而,高速公路场景下车辆移动性与边缘服务器静态部署的矛盾给计算卸载的可靠性带来了挑战。针对高速公路环境的特点,研究了临近车辆提供计算服务的可能性。通过联合MEC服务器和车辆的计算资源,设计并实现了一个基于深度强化学习的协同计算卸载方案,以实现在满足任务时延约束的前提下最小化所有任务时延的目标。仿真实验结果表明,相比于没有车辆协同的方案,所提方案可以有效降低时延和计算卸载失败率。