【摘 要】
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移动边缘计算作为新型的计算范式,为降低网络延迟、能耗开销提供了新的思路.其将中心云的强大算力下沉至网络边缘,使得用户能够将计算任务卸载至物理位置更近的边缘服务器执行,从而节省经由核心网的时延与能耗开销.然而,由于移动边缘计算技术通常受到计算资源、网络传输带宽、设备电量等因素的制约,如何在有限的资源中获取最大的利用率成为亟待解决的难题.此外,复杂的网络服务可以被抽象为由若干个子服务按照一定拓扑结构组成的组合服务,然而紊乱多变的移动网络环境为用户策略赋予了时空特性、决策耦合、边缘节点异构以及计算复杂度高的特性
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院 杭州 310027
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移动边缘计算作为新型的计算范式,为降低网络延迟、能耗开销提供了新的思路.其将中心云的强大算力下沉至网络边缘,使得用户能够将计算任务卸载至物理位置更近的边缘服务器执行,从而节省经由核心网的时延与能耗开销.然而,由于移动边缘计算技术通常受到计算资源、网络传输带宽、设备电量等因素的制约,如何在有限的资源中获取最大的利用率成为亟待解决的难题.此外,复杂的网络服务可以被抽象为由若干个子服务按照一定拓扑结构组成的组合服务,然而紊乱多变的移动网络环境为用户策略赋予了时空特性、决策耦合、边缘节点异构以及计算复杂度高的特性,使得传统的基于QoS(Quality of Service)的算法不再适用.本文建立由异构边缘节点以及装配有能量收集组件的移动设备组成的移动边缘系统,基于李雅普诺夫优化以及马尔科夫近似提出一种多项式计算复杂度的分布式算法,提出CSS(Composite Service Selection)框架,旨在联合优化服务选择策略以及能量存储策略,以此最小化整体组合服务请求的总体响应时间,并将设备电量稳定在一个可靠的水平.本文选取四种基准算法,实验结果表明CSS框架具备更加良好的性能,在时延上优于其他算法7.76％～28.88％,并能够最快实现电量稳定.随着场景规模的扩大,CSS将体现更优的性能.
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