【摘 要】
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随着信息通信技术(Information and Communication Technology,ICT)的快速发展,计算密集型的智能应用变得越来越普及。由于移动用户设备有限的计算资源很难有效的执行一些高计算成本、时延敏感的智能应用,因此通常采用移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的方法进行辅助计算。但是在一些特殊的MEC场景中,由于用户设备以及服务器的随机性,边缘
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随着信息通信技术(Information and Communication Technology,ICT)的快速发展,计算密集型的智能应用变得越来越普及。由于移动用户设备有限的计算资源很难有效的执行一些高计算成本、时延敏感的智能应用,因此通常采用移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的方法进行辅助计算。但是在一些特殊的MEC场景中,由于用户设备以及服务器的随机性,边缘服务器不可能预先缓存所有待执行的程序文件。本文研究一种适用于上述应用场景的移动边缘计算系统,使得边缘服务器无需预先安装执行用户卸载计算任务所需的程序。在此基础上,本文提出了一种局部程序卸载(partial program offloading,PPO)方案,该方案主要针对类深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)任务,将用户程序分为两部分,第一部分由移动设备本地执行,第二部分由边缘服务器远程执行,不过,第二部分的执行需要前一部分的结果(称为中间结果)作为输入。论文研究的主要贡献包括以下两个方面:首先,本文通过优化程序文件卸载策略从而最小化MEC系统的任务执行时间。通过分析DNN任务的计算模型、数据量模型,明确了任务的传输流程;结合非正交多址(Nonorthogonal Multiple Access,NOMA)技术建立通信模型,在此基础上构建了系统优化问题。该问题以最小化执行全部计算任务所需时间为优化目标,以用户设备的传输功率以及本地计算能耗为约束。由于该问题是一个非凸问题,没有特定的算法可以解决,本文提出了一种基于连续凸逼近方法和块坐标下降的有效算法,仿真结果验证了所提出算法的性能。其次,考虑到在许多实际应用场景中,覆盖某区域的边缘服务器可能不止一台。此时MEC系统将面临带宽分配以及服务器与用户设备之间的关联匹配问题。通过分析系统的带宽分配模型以及关联机制的相关约束,同样以最小化系统执行时间为目标,将问题建模为一个混合整数非线性规划问题(Mixed Integer Nonlinear Programming,MINLP)。根据该优化问题的结构特点,提出了一种基于负载均衡的启发式算法,通过更新用户与服务器的关联关系和通信资源分配来平衡边缘服务器的工作时间,最终得到用户与服务器的关联矩阵以及带宽分配结果。仿真实验的结果表明,该方案能显著提高系统的性能。
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