【摘 要】
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随着移动互联网和物联网的快速发展,不断涌现例如增强现实、自动驾驶和实时互动游戏等计算密集型新兴应用,这些应用对时延、能耗等性能提出了更高的要求。受限于移动设备的计算能力以及电池容量,现有的设备无法满足上述应用的需求,移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）为上述问题提供了新的解决方式。移动边缘计算通过将具有计算资源和存储资源的云计算平台迁移至网络边缘,并允许移动终端将计算
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随着移动互联网和物联网的快速发展,不断涌现例如增强现实、自动驾驶和实时互动游戏等计算密集型新兴应用,这些应用对时延、能耗等性能提出了更高的要求。受限于移动设备的计算能力以及电池容量,现有的设备无法满足上述应用的需求,移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）为上述问题提供了新的解决方式。移动边缘计算通过将具有计算资源和存储资源的云计算平台迁移至网络边缘,并允许移动终端将计算任务卸载至MEC服务器上进行计算,从而有效用户时延和能耗问题。同时,超密集网络（Ultra-Dense Network,UDN）作为5G的关键技术之一,通过密集部署小基站为用户提供巨大的接入容量,能够有效解决MEC服务器存在的覆盖盲区的问题。然而超密集网络的网络环境复杂且异构,并且MEC服务器的计算资源相对有限,因此,考虑结合超密集网络和MEC的特性,在MEC和超密集网络共存的场景下,制定合理的任务卸载和资源分配策略,成为了提升系统性能的关键。本文针对上述问题,研究了超密集网络场景下任务卸载和资源分配策略,主要工作如下:（1）针对多用户单MEC服务器场景,研究了一种联合优化卸载决策和MEC计算资源的方案。通过对超密集网络中用户的卸载决策和通信资源的联合优化,达到最小化任务总完成时延的目的。在对目标函数的求解过程中,先根据变量关系进行变量替换以简化问题,然后对简化后的问题进行子问题分解。首先证明了MEC计算资源子问题为凸优化问题并使用KKT条件求解,然后运用基于改进差分进化算法的信道分配算法求解关于信道资源分配的NP-hard问题。与基准方案相比,所提算法可以有效降低系统总时延。（2）考虑到单服务器的局限性,在第一点的基础上,进一步扩展为多用户多MEC的超密集网络场景,在确保任务可容忍的最大时延的前提下,建立了一个以最小化用户计算开销为目标的联合优化问题,对任务卸载决策和MEC计算资源以及用户的上行传输功率进行联合优化。具体地,为降低目标函数的求解难度,将原始问题解耦为卸载策略和资源分配两个子问题,首先按照任务属性按比例分配计算资源,设计了一种基于DQN的卸载决策算法来优化卸载策略,之后将资源分配问题分解为MEC计算资源分配子问题和用户上行传输功率分配子问题,并分别使用凸优化理论、KKT条件以及黄金分割法解决。仿真结果表明,所提算法能有效地降低用户计算的总开销,且性能明显优于其他算法。
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