绿色移动边缘计算系统中的卸载策略研究

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作为对分布式计算中的移动云计算的优化,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过在移动网络边缘侧提供计算、存储资源,显著降低数据传输时延并减轻网络拥塞。随着新型智能应用对计算需求日益增长,为了满足资源受限设备对复杂应用的服务需求,针对MEC系统设计优秀的计算卸载策略是目前的一个重点研究方向。移动设备电量的不足可能中断应用程序的执行,严重影响用户体验质量。为此,引入能量收集(Energy Harvesting,EH)技术能缓解高能耗计算任务与移动设备电池容量有限之间的矛盾。该技术通过利用能量收集装置来捕获自然环境中的可再生能源从而为设备的运行提供电量续航。因此在集成了能量收集设备的多用户绿色MEC系统中,研究高效的计算卸载和资源分配策略显得尤为重要。本文针对多用户绿色MEC系统的计算卸载问题,构建了最小化系统执行成本的优化模型,利用李雅普诺夫优化方法求解设备在每个时刻的最佳CPU频率和发射功率,并通过结合贪心策略的模拟退火算法找到任务的最佳执行位置。仿真结果表明,该策略在维持系统设备电量稳定性的同时,能获得用户与MEC服务器之间的近似最佳卸载匹配。为了克服自然能量收集技术的局限性,进一步降低设备能耗,本文搭建具有混合能量收集功能的绿色MEC系统,结合了射频能量收集技术和快速充电站来为不同的用户设备提供能量需求。将降低系统内所有设备的总能耗作为目标建立了优化模型,并采用基于量子行为粒子群优化算法求得最佳资源分配策略。最后,通过仿真实验证明所提方法的有效性。
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