【摘 要】
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随着移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的快速发展,MEC环境下的任务调度问题引起了人们的普遍关注。然而任务调度算法在移动边缘计算领域中的研究仍然不够成熟:一方面,不合理的任务卸载会产生大量时间和能源的浪费,而现有的调度算法并未考虑因用户移动而导致的网络变化对任务卸载的影响;另一方面,用户不仅要求最小化任务延迟和移动设备(Mobile Device,MD)能耗,还对任
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随着移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的快速发展,MEC环境下的任务调度问题引起了人们的普遍关注。然而任务调度算法在移动边缘计算领域中的研究仍然不够成熟:一方面,不合理的任务卸载会产生大量时间和能源的浪费,而现有的调度算法并未考虑因用户移动而导致的网络变化对任务卸载的影响;另一方面,用户不仅要求最小化任务延迟和移动设备(Mobile Device,MD)能耗,还对任务可靠性提出了更高的要求,而现有的调度算法并未考虑任务在可靠性约束下的多目标优化问题。本文针对上述两个问题进行了深入的研究,相关工作体现在如下方面:1.针对MEC环境下设备到中心(Device to Center,D2C)调度算法存在任务卸载不合理的问题,本文提出了一种MEC环境下基于边缘侧优选的D2C任务调度算法(D2C task scheduling with Optimized eNB,D2C-OeNB)。该算法利用隐性马尔可夫模型获取可卸载演进型基站(evolved NodeB,eNB)集并结合预测速度与偏移方向筛选最优可调度eNB,以确保卸载成功率;此外算法在任务调度过程中通过动态更新关键路径的方式调整任务调度序列,降低了关键路径变化对调度结果的影响,从而进一步的优化MD能耗和任务时延。2.针对MEC环境下设备到设备(Device to Device,D2D)调度算法并未考虑任务在可靠性约束下的多目标优化问题,本文提出了一种MEC环境下基于可靠性约束的任务调度算法(D2D task scheduling with Reliability Constraints,D2D-RC)。该算法首先对任务负载队列、能源消耗和任务可靠性进行建模,然后利用李雅普诺夫(Lyapunov)优化方法将计算模型重新构造为具有队列稳定性约束的问题,最后利用分支定界法降低在线调度算法的计算复杂度,从而快速发现全局最优调度解。3.本文通过EdgeCloudSim仿真平台模拟了 MEC环境下的任务调度,实现了 D2C-OeNB算法和D2D-RC算法。对比实验结果表明D2C-OeNB算法在设备能耗方面比PSwH、HEFT分别减少了 5.6%和9.2%,在完工时间方面比PSwH、HEFT 分别减少了 12.6%和 13.1%;D2D-RC 算法相比于 DO-Greedy 算法减少了 14.2%的队列长度以及19.1%的设备能耗。
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