终端直通辅助的分布式协同计算卸载策略研究

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随着5G、物联网和人工智能的融合与快速发展,以及日益增长的用户计算资源需求,利用移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)在网络边缘卸载任务,已成为未来互联网发展的重要方向。其优势在于能够为网络边缘终端设备提供近距离通信,并且有效减轻终端设备的压力,同时有利于与物联网和云计算等新技术的融合应用。为了解决计算能力和用户资源有限的问题,学者们提出了基于终端直通(Device-to-Device,D2D)技术的卸载模式作为MEC的一种有效补充,旨在将大量的计算和存储资源协同控制和管理起来,以完成计算密集型应用任务。本文针对现有MEC中存在的用户资源和计算能力有限、用户移动性、任务依赖关系等问题,展开以下两个方面的研究:(1)针对MEC网络中用户移动性和D2D协同计算面临的卸载决策问题,提出一种D2D辅助的移动边缘计算任务卸载架构,并利用D2D协作中继技术,可将计算量大的任务通过D2D链路卸载到远端MEC服务器进行处理。其研究目标是为每个任务选择最优的卸载策略实现任务执行能耗最小化,即是在本地执行任务,直接卸载到D2D设备,或在最合适的D2D设备帮助下卸载到MEC服务器。考虑到边缘网络的高动态特性,设计了D2D协同的边缘网络系统模型,并在此基础上构建了受任务执行时延约束的端到端优化目标函数。其次,利用深度强化学习自学习的优势,将任务卸载决策问题建模为马尔可夫模型,并采用双深度Q网络(Double DQN,DDQN)算法对问题进行求解。仿真数据表明,提出的D2D协同计算方案较基准算法能有效降低终端设备的系统能耗。(2)针对具有依赖关系的计算密集型应用任务面临的卸载决策难题,提出一种基于优先级的深度优先搜索调度策略。考虑到用户能量受限和移动性,构建一种联合用户下行能量捕获和上行计算任务卸载的网络模型,并在此基础上建立了端到端优化目标函数。其次,结合任务优先级及时延约束,利用深度强化学习自学习的优势,将任务卸载决策问题建模为马尔可夫模型,并设计了基于任务相关性的Dueling Double DQN(D3QN)算法对问题进行求解。仿真数据表明,所提算法较其它算法能够满足更多用户的时延要求,并能减少9%-10%的任务执行时延。
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