【摘 要】
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移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）作为一种新颖的计算范式，通过将计算任务从移动设备卸载到物理上临近的网络边缘，为移动设备提供低延迟和灵活的计算与通信服务。然而，由于边缘服务器和移动设备通常属于不同的主体，它们之间的利益冲突给MEC系统带来了很大的挑战。因此，为多边缘服务器多移动设备的MEC系统设计一种定价和计算卸载方案，最大化边缘服务器的效用并优化移动设备的体验质
【基金项目】
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国家自然科学基金（62072108）； 福建省自然科学基金杰青项目（2020J06014）； 国家重点研发计划（2017YFB1002000）； 福建省高校产学合作项目（2022H6024）～～；
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移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）作为一种新颖的计算范式，通过将计算任务从移动设备卸载到物理上临近的网络边缘，为移动设备提供低延迟和灵活的计算与通信服务。然而，由于边缘服务器和移动设备通常属于不同的主体，它们之间的利益冲突给MEC系统带来了很大的挑战。因此，为多边缘服务器多移动设备的MEC系统设计一种定价和计算卸载方案，最大化边缘服务器的效用并优化移动设备的体验质量至关重要。考虑到多边缘服务器多移动设备之间复杂的相互作用，采用多领导者多追随者Stackelberg模型来分析它们之间的相互作用。其中，边缘服务器作为领导者为其计算资源设定价格，移动设备作为追随者根据边缘服务器的定价来调整卸载策略。在Stackelberg模型的基础上，提出了一种基于次梯度法的分布式迭代算法，该算法可以有效收敛到Stackelberg均衡。仿真实验结果表明，所提方案能够在提高边缘服务器效用的同时保证移动设备的体验质量。
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