【摘 要】
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随着物联网的快速发展,未来无线网络中的移动设备数量将快速增长,这不可避免地导致海量数据和计算并且需要很高的资源消耗。边缘计算（MEC）被广泛认为是解决这些问题的核心技术。边缘计算通过将计算密集型任务从移动设备转移到网络边缘来实现实时信息传输和计算。由于在实际应用中存在无线和计算资源有限等诸多限制,所以,在边缘计算系统的数据传输和处理中,正确的计算迁移策略和有效的资源分配方法可以提高系统的性能。这是
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随着物联网的快速发展,未来无线网络中的移动设备数量将快速增长,这不可避免地导致海量数据和计算并且需要很高的资源消耗。边缘计算（MEC）被广泛认为是解决这些问题的核心技术。边缘计算通过将计算密集型任务从移动设备转移到网络边缘来实现实时信息传输和计算。由于在实际应用中存在无线和计算资源有限等诸多限制,所以,在边缘计算系统的数据传输和处理中,正确的计算迁移策略和有效的资源分配方法可以提高系统的性能。这是一个非常重要的研究课题。本学位论文将匹配理论和拉格朗日对偶作为工具,对如何联合优化边缘计算中的计算迁移策略和资源分配展开研究,并且对于提出的解决方案进行仿真实验,验证其优越性的同时分析系统内各参数对性能的影响。本文的主要贡献包括:（1）介绍了双边匹配理论的基本概念,发展概况和应用场景,然后详细阐述了拉格朗日乘子法以及KKT条件的使用,在此基础上引入拉格朗日对偶的概念和特性,最后介绍了椭球法的相关知识。（2）基于双边匹配理论,提出一种新的分布式计算迁移策略。具体地,本文建立一个多用户多MEC服务器的分布式MEC系统,考虑MEC服务器的计算资源有限的情况,并且将用户与MEC服务器之间的信息交互过程模拟为双边匹配,其中用户根据各个信道当前状况选择向某个MEC服务器迁移计算任务来最小化自身的迁移时延,而MEC服务器在接收到用户的迁移请求后,根据目前剩余计算资源以及接收这些迁移任务可以带来的利益,考虑是否为用户分配计算资源,以达到最小化MEC系统总体时延的目标。（3）提出一种基于拉格朗日对偶和椭球方法的资源分配算法,以联合优化功率和带宽分配。具体地,本文建立一个包含多个用户和多个接入节点的MEC系统,假设每个用户可以同时将计算任务迁移到所有与接入节点集成的MEC服务器中,而不是仅选择某一个MEC服务器进行迁移。然后以最大化系统可以处理的迁移任务总比特数为目标定义功率和带宽资源的联合分配问题,将联合优化问题分解为两个子问题,采用拉格朗日对偶和椭球法求解。
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