【摘 要】
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移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种移动边缘网络环境中的计算模式。MEC将网络内用户设备产生的计算任务迁移至位于网络边缘的计算节点进行计算,并将计算结果返回给设备,这一过程被称作任务卸载(Task Offloading)。任务卸载在大幅度提高用户设备内程序运行速度的同时,还能够减少通讯延迟、节省设备能耗,提升处于网络内的用户设备的服务质量(Quality of
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移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种移动边缘网络环境中的计算模式。MEC将网络内用户设备产生的计算任务迁移至位于网络边缘的计算节点进行计算,并将计算结果返回给设备,这一过程被称作任务卸载(Task Offloading)。任务卸载在大幅度提高用户设备内程序运行速度的同时,还能够减少通讯延迟、节省设备能耗,提升处于网络内的用户设备的服务质量(Quality of Service,QoS)。在实际应用中,由于边缘服务器的计算能力与网络带宽有限,当处于同一区域的用户同时发送大量的计算卸载请求时就会出现资源竞争现象,影响MEC网络性能。因此在应用MEC技术的同时,还要设计相应的任务卸载算法,为用户设备给出卸载策略。如何制定卸载策略,使得在最小化用户设备的能耗的同时考虑到计算容量、网络带宽等因素的限制,还要保证低时延的服务质量要求,是一项非常有挑战的课题。在本文中,本文首先对MEC的实际应用场景进行建模,为其制定了基于位置感知的离线移动任务卸载问题与在线移动任务卸载问题。对于离线的任务卸载问题,本文给出了一种可以给出精确解的近似最优化算法;对于基于位置感知的在线任务卸载问题,本文为MEC环境设计了一种图表示方法,给出了一种用于用户设备提交卸载任务的强化学习预测算法,和一种与其结合的用于为MEC分配计算资源的基于深度强化学习的算法。最后,针对上述三种算法,本文通过仿真实验验证了其性能,并与其他基准算法进行了性能比较。实验结果表明,本文所提出的算法在满足可行性的同时,还具备相比基准算法更加良好的性能。
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