【摘 要】
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随着5G、雾计算和能量收集等新技术的快速发展,用户设备的电池能量、计算能力和无线网络传输延迟等限制得到了突破,使用户设备在随机移动和没有电网充电的情况下可持续运行以及执行时延敏感度高的新型计算任务变成了可能。雾计算是解决用户计算延迟和能量不足等问题的一种方法。实际中需要综合考虑用户的移动性、雾节点的覆盖范围和可靠性。近几年能量收集技术也备受关注,可以延长电池寿命并让用户进行更长时间的工作。本文主要
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随着5G、雾计算和能量收集等新技术的快速发展,用户设备的电池能量、计算能力和无线网络传输延迟等限制得到了突破,使用户设备在随机移动和没有电网充电的情况下可持续运行以及执行时延敏感度高的新型计算任务变成了可能。雾计算是解决用户计算延迟和能量不足等问题的一种方法。实际中需要综合考虑用户的移动性、雾节点的覆盖范围和可靠性。近几年能量收集技术也备受关注,可以延长电池寿命并让用户进行更长时间的工作。本文主要研究了具有移动性的多用户设备和覆盖范围不同的基站在分布式雾计算场景下的卸载策略和资源分配方案。首先,本文建立了一种具有随机移动性以及具有能量收集的用户设备和具有不同计算力的雾节点所组成的分布式雾计算模型,架构分为两层,分别是本地计算层和雾计算层。其中本地计算层仅在没有雾节点选择的突发情况下被启用,尽可能将任务数据卸载至雾计算层以降低用户设备的时延和能耗。其次,本文综合考虑了多层均衡问题,即能量和延迟平衡,并进一步平衡了雾节点选择的可靠性。在多时隙任务采集的基础上,提出了一种基于李雅普诺夫优化的考虑时延、能量和可靠性的联合优化算法（LOLER）,以李雅普诺夫优化和蚁群交配算法（AMO）作为基础,将卸载策略问题转化为本地计算层和雾计算层的总成本问题,最终得到计算卸载策略的次优解及本地资源分配方案。通过考虑系统的计算能力,在真实基站具有不同覆盖范围以及分布的情况下,得到了移动用户设备平均时延成本变化曲线,分析了不同卸载任务大小、基因个数、任务截止日期、卸载环境、卸载时隙、用户设备量与时延和雾节点选择可靠性成本间的关系。最后,研究了LOLER算法在不同基因数量和卸载数据量下的延时能耗成本变化曲线。大量的实验证明了该算法的有效性,并且算法可以在延时、能耗和雾节点选择可靠性多个指标间取得均衡。
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