一种面向移动边缘计算的多用户细粒度任务卸载调度方法

在移动边缘计算中(Mobile Edge Computing,MEC),任务卸载可以有效地解决移动设备资源受限的问题,但是将全部任务都卸载到边缘服务器并非最优.本文提出一种面向移动边缘计算的多用户细粒度任务卸载调度新方法,把计算任务看作一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),对节点的执行位置和调度顺序进行了优化决策.考虑系统的延迟把计算卸载看作一个约束多目标优化问题(Constrained Multi-object Optimization Problem,CMOP),提出了一个改进的NSGA-Ⅱ算法来解决CMOP.所提出的算法能够实现本地和边缘的并行处理从而减少延迟.实验结果表明,算法能够在实际应用程序中做出最优决策.     

一种面向边缘计算节点能量优化的QoS约束路由算法

在满足节点间端到端时延、可靠性服务要求的基础上,为了解决现有多路径路由协议能耗较高的问题,提出一种面向边缘计算节点能量优化的多服务质量（QoS）约束路由算法（MQEN）.考虑端到端延迟、可靠性、能量消耗的QoS约束条件,采用边缘计算、机器学习相关技术,构建多约束最优路径传感器网络模型,引入能量感知节点唤醒策略、学习自动机奖惩机制.该算法结合边缘计算,预处理节点的原始数据,加快有效数据的传输、处理.采用自动机与环境交互的方式加快算法收敛.使用控制节点休眠激活状态的方法优化网络能量消耗,延长网络生命周期.实验结果证明,MQEN算法可降低网络能量消耗,并且能满足多QoS约束对端到端延迟、可靠性服务的要求.     

一种面向高速路车联网场景的自适应路由方法

车载自组织网络中节点的高速移动性使得网络拓扑频繁变化,造成路由效率低下.本文提出了一种面向高速路车联网场景的自适应路由方法.本方法采用了贪婪机会转发（GOF）算法,在选择下一跳转发节点时,同时考虑到目的节点的距离计算、节点间的链路状态以及下一跳的有效节点度状况来找出最优转发节点,并提出新的计算连通概率的方法.仿真实验和实际道路场景的测试表明,与相关算法相比在路由稳定性方面表现出较好的效果.