【摘 要】
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随着移动计算水平的提高以及5G网络技术的发展,移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）正在逐渐融入到传统的云计算中,成为新一代的网络计算平台。为了提升用户体验,实现网络负载均衡,面向异构边缘网络的MEC,研究其任务卸载策略及性能问题。首先,针对单一智能家居等专用MEC应用场景,提出一种基于单用户同类任务的MEC任务卸载策略。考虑同一类型任务,搭建带有分簇处理边缘的MEC系
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随着移动计算水平的提高以及5G网络技术的发展,移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）正在逐渐融入到传统的云计算中,成为新一代的网络计算平台。为了提升用户体验,实现网络负载均衡,面向异构边缘网络的MEC,研究其任务卸载策略及性能问题。首先,针对单一智能家居等专用MEC应用场景,提出一种基于单用户同类任务的MEC任务卸载策略。考虑同一类型任务,搭建带有分簇处理边缘的MEC系统架构。通过解析任务在系统中处理、发送和接收等行为,建立一个具有单输入流与同类顾客的排队模型。其次,针对整体智能家居等专用MEC应用场景,提出一种基于单用户分类任务的MEC任务卸载策略。考虑实时型、低能耗型和普通型等三类任务,搭建带有分类处理边缘的MEC系统架构。通过解析各类任务在系统中处理、发送和接收等行为,建立一个具有单输入流与多类顾客的排队模型。再次,针对网约车等公用MEC应用场景,提出一种基于多用户分类任务的MEC任务卸载策略。考虑系统用户数量和任务处理需求两个方面,搭建带有分类处理且共享边缘的MEC系统框架。通过解析目标设备上各类任务在系统中处理、发送和接收行为,建立一个具有多输入流与多类顾客的排队模型。最后,基于系统稳态,分别求解单输入流与同类顾客、单输入流与多类顾客和多输入流与多类顾客等排队模型。从任务平均处理时延、移动设备能耗水平和用户平均卸载费用等方面对所提出的任务卸载策略进行性能评估。进行数值实验,研究各项性能指标的变化趋势。构建系统的成本函数,应用卡罗需-库恩-塔克（KarushKuhn-Tucker,KKT）条件方法,给出任务卸载策略参数的优化方案,实现系统成本的最小化。
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