【摘 要】
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近年来,随着物联网技术和5G通信网络技术的蓬勃发展,智能移动设备的数量呈爆炸式增长,同时也出现了大量新兴可交互式应用（诸如AR、自动驾驶、图像识别等）,而这些新兴应用服务往往具备时延敏感型和计算密集型的特征。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）作为云计算范式在边缘网络的延伸,通过部署服务资源在邻近移动用户的边缘端,使得移动设备只需通过移动设备——基站这一跳无线网络连接
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近年来,随着物联网技术和5G通信网络技术的蓬勃发展,智能移动设备的数量呈爆炸式增长,同时也出现了大量新兴可交互式应用（诸如AR、自动驾驶、图像识别等）,而这些新兴应用服务往往具备时延敏感型和计算密集型的特征。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）作为云计算范式在边缘网络的延伸,通过部署服务资源在邻近移动用户的边缘端,使得移动设备只需通过移动设备——基站这一跳无线网络连接来访问边缘网络中的计算资源,因此MEC架构能很好地满足移动用户对新型应用的服务质量（Quality of Service,Qo S）要求。移动边缘网络中的资源调配问题对边缘网络的服务质量和系统的总体运营成本有着重要的影响作用,本文对边缘网络中典型的资源配置问题和任务卸载问题进行了研究,主要工作如下:（1）由于不同的微云（Cloudlet）部署策略会对整个边缘网络提供服务的响应时延和Cloudlet部署成本有直接的影响作用,因此针对边缘网络中的Cloudlet优化部署问题,本文以最小化边缘系统的微云部署成本为目标,在满足用户访问时延要求的前提下,提出了一种基于适应度的Cloudlet部署算法（Fitness-based Cloudlet Placement Algorithm,FCPA）。FCPA通过影响为移动用户提供服务的各项性能指标对接入点进行适应度评估来确定Cloudlet部署站点和部署数量。实验结果表明,相较于随机部署策略和Top-K部署策略,FCPA在减少Cloudlet部署成本方面有着不错的性能表现。（2）当边缘网络中移动用户的需求更加多样化时,为了向用户提供特定的应用服务,可以在边缘服务器中为每种移动服务配置相应的虚拟机（Virtual Machine,VM）。针对移动边缘网络中支持多应用服务的虚拟机配置问题,本文以最小化边缘网络数据流量和服务配置总成本为目标,构建了一种云边协同的计算架构,考虑到不同应用服务对带宽和服务资源的差异化需求,提出了一种基于分治的启发式部署算法（Divide-andConquer Based Heuristic Placement Algorithm,DCBHPA）。实验结果表明,相比于基准算法,DCBHPA能最大程度地减少数据流量,减少潜在的核心网络堵塞问题。（3）当网络中的用户需求更加复杂时,可由一系列存在依赖关系的子任务构成的结构化任务表示用户需求。针对移动用户的结构化请求,如何保证存在依赖性的子任务按顺序执行的同时确定子任务调度执行的服务器是一个具有挑战性的问题。对于子任务间存在的依赖关系,本文采用有向无环图（Directed Acyclic Graph,DAG）的形式进行描述,并且以最小化系统平均卸载成本为目标对超密集网络中的任务卸载问题展开研究,提出了一种基于聚类的结构化任务卸载算法（Clustering-based Structured Task Offloading Algorithm,CSTOA）。仿真结果表明,CSTOA能有效地减少任务的整体完成时间和降低移动设备的能耗,从而在减少系统平均卸载成本方面要优于PGOA卸载策略。综上,本文在移动边缘计算架构为用户提供请求服务的前提下,对边缘服务资源优化配置面临的挑战进行了分析,并提出了有效的解决方案。
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