【摘 要】
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随着移动网络、5G通信技术与物联网等新兴技术的发展,各种新出现的移动设备应用越来越受到用户的青睐,比如计算机视觉、虚拟/增强现实、无人驾驶、人脸识别、云游戏和无人机技术,用户对于这些应用的需求增多。但是由于移动设备本身存在较多限制,比如电池容量、计算能力与存储能力等,使其在本地运行任务很难满足这些新增的需求,云计算应运而生。在云计算中,用户使用移动设备时,可以将移动设备的计算密集型应用任务卸载到云
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随着移动网络、5G通信技术与物联网等新兴技术的发展,各种新出现的移动设备应用越来越受到用户的青睐,比如计算机视觉、虚拟/增强现实、无人驾驶、人脸识别、云游戏和无人机技术,用户对于这些应用的需求增多。但是由于移动设备本身存在较多限制,比如电池容量、计算能力与存储能力等,使其在本地运行任务很难满足这些新增的需求,云计算应运而生。在云计算中,用户使用移动设备时,可以将移动设备的计算密集型应用任务卸载到云服务器,使用云服务器的计算能力。由于远程云服务器在大多数情况与移动用户的物理距离较远,无法避免传输途中带来的通信延迟,从而无法满足时间延迟敏感的应用,所以无论是传统的本地计算还是云计算都无法满足很多时间延迟敏感应用的要求。为了应对这一挑战,移动边缘计算被提出。移动边缘计算在网络边缘布置边缘服务器,由于边缘服务器与用户的物理距离较近,所以用户可以将移动设备的任务卸载到边缘服务器,既可以满足用户的任务计算需求,同时因为减少了传输延迟,也满足了时间延迟敏感的任务需求。边缘服务器不仅可以为用户提供计算资源,还可以为用户提供存储资源,边缘服务器可以缓存流行的内容文件,为用户提供缓存服务。边缘缓存可以大大减少回程链路中的业务负载与核心网络的拥塞。因此在移动边缘计算中考虑缓存策略可以提高整个系统的性能。在本文中,首先研究了在移动边缘计算场景下移动增强现实设备的内容缓存放置策略与分辨率、功率控制问题。在此基础上,研究了移动边缘计算中服务缓存放置与任务卸载问题。本文的主要工作如下:（1）在移动边缘计算场景下,移动增强现实设备有限的计算资源是移动增强现实任务的挑战。缓存对象检测信息可以减少移动设备处理任务的能耗和时间,是处理移动增强现实任务的有效的解决方案。由于移动增强现实设备的存储资源不足,只能同时缓存少量对象检测信息,因此移动增强现实设备必须明智地决定要缓存哪些对象检测信息以最大化边缘计算性能。同时如何设置适合用户的移动增强现实设备的分辨率与功率也对移动增强现实任务的处理效率有着重要影响。本文研究了移动增强现实设备的缓存决策与分辨率、功率控制的联合优化问题。联合优化问题被表述为最小化延迟和能耗的加权和。为了解决这个问题,提出了一种边缘计算系统的缓存决策和分辨率、功率调整策略。本文还提出了一种改进的深度强化学习算法来学习该策略。仿真结果表明,该算法优于传统的缓存决策算法。（2）在移动边缘计算场景下,由于任务的异构性,需要不同的应用程序服务来执行每种类型的任务。在边缘服务器中缓存应用程序服务和相关数据具有挑战性。因此,本文研究了物联网网络中的服务缓存放置和任务卸载问题。由于具有有限存储资源的物联网设备和边缘服务器只能同时缓存少数服务,本文公式化了物联网设备的服务缓存放置和任务卸载问题,在满足物联网设备长期能量约束的情况下,最小化任务的服务延迟,这是一个混合整数非线性规划问题。为了解决这个问题,提出了一种基于李雅普诺夫优化框架算法的在线深度强化学习算法。本文首先建立了一个虚拟队列模型,通过李雅普诺夫优化技术将问题解耦,将问题转化为单个时隙优化问题。然后,本文使用深度强化学习技术为每个时隙找到最优的边缘服务缓存和任务卸载策略。仿真结果表明,本文的算法优于其他基准算法,可以显著地减少服务延迟。
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