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。     

D2D网络中基于多目标优化的计算卸载策略

针对终端直传（Device-to-Device, D2D）通信技术的移动边缘计算场景中计算卸载的高时延、高能耗问题,提出一种基于多目标优化的计算卸载策略。该计算卸载策略基于时延和能耗多目标优化模型,引入过度卸载问题的分析,对NSGA-II算法进行改进,包括适用于计算卸载的基因编码策略、交叉和变异方法,通过求解帕累托最优来最小化任务执行时间和能耗。此外,还提出一种数据路由算法,以平衡路由设备的传输能耗,并优化路由路径。通过仿真实验,该算法的平均提升效率最高可达41.7%,任务重传率降低至7.8%。实验结果表明,本文提出的算法能明显减少执行时延、能耗,降低任务重传率和提高任务卸载成功率。     

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。     

基于GA-BPSO算法的MEC卸载决策

针对移动智能设备(SMD)的算力、内存和能量等无法满足计算密集型需求的问题，提出一种应用任务卸载到高性能边缘服务器的计算卸载。根据任务计算、传输等情况下的能耗和时延，构建出卸载决策系统模型；根据SMD和边缘服务器的计算能力等情况，降低SMD能耗为目标，将任务卸载决策问题描述为一个非线性约束优化问题；为对约束优化问题求解提出GA-BPSO算法，算法中将静态学习因子改为动态学习因子，将最优个体引入交叉操作中，扩大算法在解空间中的探索能力。通过实验验证GA-BPSO算法能在较短时间内收敛，实现了SMD较低的能量消耗。     

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。     

基于强化学习的移动边缘计算任务卸载方法

最佳卸载策略直接影响移动计算任务卸载的时延与能耗,因此提出基于强化学习方法的移动边缘计算任务卸载方法。首先对移动设备的计算任务卸载形式展开具体分析,并基于分析结果获取计算任务卸载能量消耗、发射功率、传输速率等相关参数值,以此建立移动边缘计算任务卸载模型。最后基于建立的卸载模型结合Q-Learning算法对计算任务实施强化学习,找出计算任务的最佳卸载策略,从而实现移动边缘计算任务的实时卸载。实验结果表明,使用强化学习方法开展移动边缘计算任务卸载时,卸载能耗低、时延小。     

基于移动边缘计算的任务卸载优化

随着智慧物联体系的发展,物联网中应用程序的种类与数量不断增加.在移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)中,通过允许移动用户将任务卸载至附近MEC服务器以加快移动应用程序的速度.本文通过考虑不同任务属性、用户的移动性和时间延迟约束模拟移动边缘场景.根据用户移动轨迹,将目标建模为寻找满足时延约束条件且在卸载过程中产生最小能耗MEC服务器优化模型,并提出一种最小能耗卸载算法求解该问题的最优解.仿真结果表明,在约束条件下,提出的算法可以找到在用户移动轨迹中产生最小能耗的MEC服务器,并显著降低任务卸载过程的能耗与时延,提高应用程序服务质量.     

基于终端直通通信的多用户计算卸载资源优化决策

随着计算密集和时延敏感类应用的激增,移动边缘计算（MEC）被提出应用在网络边缘为用户提供计算服务。针对基站（BS）端边缘服务器计算资源有限以及网络边缘用户远距离计算卸载的时延较长等问题,提出了基于终端直通（D2D）通信的多用户计算卸载资源优化决策,将D2D融入MEC网络使用户以D2D方式直接卸载任务到相邻用户处执行,从而能够进一步降低卸载时延和能耗。首先,以最小化包括时延和能耗的系统计算总开销为优化目标,建模多用户计算卸载和多用户计算资源分配的联合优化问题;然后,将求解该问题看作是一个D2D配对过程,并提出基于稳定匹配的低复杂度的多用户计算卸载资源优化决策算法;最后,迭代求解D2D卸载的优化分配决策。通过理论证明分析了所提算法的稳定性、最优性和复杂度等特性。仿真结果表明,所提算法相较于随机匹配算法能够有效降低10%~33%的系统计算总开销,并且其性能非常接近最优的穷举搜索算法。可见,所提基于D2D卸载的决策有利于改善时延和能耗开销性能。     

移动边缘计算中基于粒子群优化的计算卸载策略

计算卸载作为移动边缘计算（MEC）中降低时延与能耗的手段之一,通过合理的卸载决策能够降低工业成本。针对工业生产线中部署MEC服务器后时延变长和能耗增高的问题,提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的计算卸载策略PSAO。首先,将实际问题建模为时延模型与能耗模型。由于是针对时延敏感型的应用,因此将模型转化为在能耗约束条件下的最小化时延问题,使用惩罚函数来平衡时延与能耗。其次,根据PSO算法优化后得到计算卸载决策向量,通过集中控制的方式使每一个计算任务合理分配到对应的MEC服务器。最后,通过仿真实验,对比分析了本地卸载策略、MEC基准卸载策略、基于人工鱼群算法（AFSA）的卸载策略以及PSAO的时延数据,PSAO的平均总时延远远低于其他三种卸载策略,PSAO比原来系统总代价降低了20%。实验结果表明,PSAO策略能够降低MEC中的时延,均衡MEC服务器的负载。     

改进人工蜂群算法及其在边缘计算卸载的应用

移动边缘计算（MEC）通过将算力下沉到网络边缘来降低计算时延和设备能耗。针对计算密集型和时延敏感型应用场景,提出了一种单多维动态种群策略的人工蜂群算法（OMABC）来实现计算任务的卸载。建立一个包含云服务器的边缘计算卸载模型,并构建一个以能耗为惩罚项的代价函数;将计算任务的卸载决策转化为人工蜂群算法对代价函数的寻优过程。通过仿真实验,在CEC 2017测试函数上验证了OMABC的有效性,并在边缘计算模型仿真中与本地卸载策略、随机卸载策略、基于粒子群算法（PSO）的卸载策略、基于人工蜂群算法（ABC）的卸载策略进行对比。实验结果表明,基于OMABC的边缘计算卸载策略能够有效降低MEC系统的时延及代价函数,提供更高效的服务。     

考虑任务依赖的卫星边缘计算资源分配与卸载决策算法

针对高低轨卫星网络协同边缘计算的卸载决策问题,提出了一种考虑任务依赖的联合计算资源、无线资源分配与任务调度的卫星网络边缘计算卸载决策算法。首先,将任务卸载问题建模为最小化任务延迟和能量消耗的联合优化问题;然后,将能源消耗和时延引入子任务优先级定义中,基于动态优先级进行启发式卸载策略搜索。该算法保证了子任务之间的依赖性并同时考虑了无线资源分配。仿真结果表明,与已有研究相比,该算法能缩短高低轨卫星协同计算的任务执行延迟,且能够降低低轨卫星功耗。     

基于延迟接受的多用户任务卸载策略

随着人工智能的应用对计算资源的要求越来越高,移动设备由于计算能力和存储能量有限而无法处理这类有实时性需求的计算密集型应用。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)可以在无线网络边缘提供计算卸载服务,达到缩短时延和节约能源的目的。针对多用户依赖任务卸载问题,在综合考虑时延与能耗的基础上建立用户依赖任务模型,提出了基于延迟接受的多用户任务卸载策略(Multi-User Task Offloading Based on Delayed Acceptance,MUTODA),用于解决时延约束下最小化能耗的任务卸载问题。该策略通过非支配的单用户最优卸载策略和解决资源竞争的调整策略两个步骤的不断迭代,来解决多用户任务卸载问题。实验结果表明,相比基准策略和启发式策略,基于延迟接受的多用户任务卸载策略能够提高约8%的用户满意度,节约30%~50%的移动终端能耗。     

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.     

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。     

MEC联合资源分配与计算卸载的效益

针对资源受限的移动边缘计算(MEC)卸载问题,提出一种基于遗传算法优化的卸载决策与计算资源分配方法(GAO)。建立联合时延、能耗以及卸载费用的系统卸载效益模型,提出最小资源分配阈值;引入改进的遗传算法求解效益最大化问题,针对该问题提出一种两段式的染色体结构和遗传算子。进行仿真实验,对比分析随机卸载决策与平均计算资源分配、全部卸载决策与随机计算资源分配等4种策略,GAO均优于其它策略,提高了系统卸载效益。进行灵敏度分析,该方法在设备数量、传输功率等参数下均具有较好的性能。     

基于李雅普诺夫随机优化的车辆边缘计算资源管理

针对车辆边缘计算系统中的计算资源管理问题,提出一种基于李雅普诺夫随机优化的计算卸载与资源分配方案.构建在保证任务量及长期能耗约束下的车辆用户服务时延最小化优化问题,利用李雅普诺夫随机优化理论将优化问题分解.在本地计算资源分配子问题中,通过求解线性问题的方法,得到最优本地计算CPU频率;在计算卸载子问题中,利用数值优化求解得到最优发射功率.借助李雅普诺夫随机优化中的漂移惩罚方法,设计一种低复杂度的联合计算卸载与资源分配算法,通过同时控制卸载决策、本地计算CPU频率和计算卸载的发射功率,实现整个车辆边缘计算系统中车辆用户的服务时延最小,提高车辆边缘计算服务质量.仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

移动边缘计算中资源受限的串行任务卸载策略

云计算和移动互联网的不断融合，促进了移动云计算的产生和发展，但是其难以满足终端应用对带宽和延迟的需求.移动边缘计算在靠近用户的网络边缘提供计算和存储能力，通过计算卸载，将终端任务迁移至边缘服务器上面执行，能够有效降低应用延迟和节约终端能耗.然而，目前针对移动边缘环境任务卸载的主要工作大多考虑单个移动终端和边缘服务器资源无限的场景，这在实际应用中存在一定的局限性.因此，针对边缘服务器资源受限下的任务卸载问题，提出了一种面向多用户的串行任务动态卸载策略（multi-user serial task dynamic offloading strategy，简称MSTDOS）.该策略以应用的完成时间和移动终端的能量消耗作为评价指标，遵循先来先服务的原则，采用化学反应优化算法求解，充分考虑多用户请求对服务器资源的竞争关系，动态调整选择策略，为应用做出近似最优的卸载决策.仿真结果表明，MSTDOS策略比已有算法能够取得更好的应用性能.