【摘 要】
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随着5G网络的逐渐普及,移动边缘计算作为5G的主要技术之一,具有很大的研究价值。移动边缘计算是指本地设备通过将任务卸载到靠近网络边缘一侧的服务器上进行处理来达到降低业务服务的时延和功耗的作用。而移动边缘计算主要包括三个方面:卸载决策、资源分配和系统实现,卸载决策用来判断是否进行卸载和卸载多少数据,资源分配用于在卸载之后MEC服务器如何划分资源用于处理各个终端任务。但是由于受到硬件设备等因素的影响,
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随着5G网络的逐渐普及,移动边缘计算作为5G的主要技术之一,具有很大的研究价值。移动边缘计算是指本地设备通过将任务卸载到靠近网络边缘一侧的服务器上进行处理来达到降低业务服务的时延和功耗的作用。而移动边缘计算主要包括三个方面:卸载决策、资源分配和系统实现,卸载决策用来判断是否进行卸载和卸载多少数据,资源分配用于在卸载之后MEC服务器如何划分资源用于处理各个终端任务。但是由于受到硬件设备等因素的影响,MEC服务器资源是有限的,那么如何在有限资源限制下最大化为终端用户提供所需资源是一个研究热点。在本文中,考虑一个具有有限资源的MEC服务器面对终端对资源的需求很大时两种情况,第一种情况是预期终端的资源需求,MEC服务器将部分任务卸载到附近的MEC服务器上协同处理;第二种情况是已知各个终端的需求量,在满足自身有限资源限制的情况下,MEC服务器选取合适的终端为其提供服务。本文主要对移动边缘协同计算动态定价和卸载策略及组合资源分配进行研究,主要研究工作包括:（1）构建了两个系统模型用于满足一个受有限资源限制的MEC服务器为大量移动终端提供资源服务。第一个系统模型为当请求MEC服务器资源不足以满足移动终端需求时,将部分计算任务卸载到协同服务器上处理,以实现利润最大化;第二个系统模型为当MEC服务器资源有限时,选择部分终端为其提供服务,以实现收益最大化。（2）采用启发式算法来解决第一个系统模型中动态定价和卸载决策中维数灾难问题,并通过数值仿真与分析表明提出的启发式算法近似于最优化算法。（3）采用改进的遗传算法解决第二个系统模型中MEC服务器有限的组合资源分配问题,并通过数值仿真对比说明改进的遗传算法对组合资源分配的有效性。
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