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1.
移动边缘计算有助于实现第五代移动通信(5G)新业务超低时延、高能效、超高可靠和超高连接密度的需求,是未来5G通信的关键技术.从细粒度任务卸载算法、高可靠任务卸载与预测算法以及服务器联合资源管理策略3个方面,介绍了现有移动边缘计算技术在面向5G业务需求的工作进展,分析了未来移动边缘计算面临的挑战,并给出了未来的研究方向和研究热点.  相似文献   
2.
刘伟  黄宇成  杜薇  王伟 《软件学报》2020,31(6):1889-1908
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.  相似文献   
3.
史雯隽  武继刚  罗裕春 《计算机科学》2018,45(4):94-99, 116
计算量较大的应用程序由于需要大量的能耗,因此在电池容量有限的移动设备上运行时十分受限。云计算迁移技术是保证此类应用程序在资源有限的设备上运行的主流方法。针对无线网络中应用程序任务图的调度和迁移问题,提出了一种快速高效的启发式算法。该算法将能够迁移到云端的任务都安排在云端完成这种策略作为初始解,通过逐次计算可迁移任务在移动端运行的能耗节省量,依次将节省量最大的任务迁移到移动端,并依据任务间的通讯时间及时更新各个任务的能耗节省量。为了寻找全局最优解,构造了适用于此问题的禁忌搜索算法,给出了相应的编码方法、禁忌表、邻域解以及算法终止准则。构造的禁忌搜索算法以提出的启发式解为初始解进行全局搜索,并实现对启发解的进一步优化。通过 实验 将所提方法与无迁移、随机迁移、饱和迁移3类算法进行对比,结果表明提出的启发式算法能够快速有效地给出能耗更小的解。例如,在宽度为10的任务图上,当深度为8时,无迁移、随机迁移与饱和迁移的能耗分别为5461、3357和2271能量单位,而给出的启发解对应的能耗仅为2111。在此基础上禁忌搜索算法又将其能耗降低到1942, 这进一步说明了提出的启发式算法能够产生高质量的近似解。  相似文献   
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