【摘 要】
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针对边缘服务器的计算与存储资源有限，过多的任务卸载将使其计算能力与负载能力不匹配，从而导致任务处理时延增加的问题，研究了基于多用户、边缘服务器以及云服务器组成的三层网络架构下的任务卸载与存储资源联合优化问题以降低系统整体时延。由于该问题为混合整数非线性问题，因此提出了一种服务缓存与资源分配联合优化策略。首先，将原问题的连续与离散变量进行解耦为2个子问题，即服务缓存决策问题以及计算资源与通信资源联合
【基金项目】
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国家重点研发计划基金资助项目（No.2022YFD2001004）～～；
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针对边缘服务器的计算与存储资源有限，过多的任务卸载将使其计算能力与负载能力不匹配，从而导致任务处理时延增加的问题，研究了基于多用户、边缘服务器以及云服务器组成的三层网络架构下的任务卸载与存储资源联合优化问题以降低系统整体时延。由于该问题为混合整数非线性问题，因此提出了一种服务缓存与资源分配联合优化策略。首先，将原问题的连续与离散变量进行解耦为2个子问题，即服务缓存决策问题以及计算资源与通信资源联合优化问题。然后，通过重构线性化方法、松弛法以及凸优化方法对2个子问题进行交替优化迭代获得近似最优解。仿真结果表明，所提策略在低复杂度情况下能够获得近似最优解，并且与其他策略相比时延降低10%左右。
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