【摘 要】
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随着第五代（Fifth-Generation,5G）移动通信技术时代的到来,移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）正在成为学术界和工业界关注的热点,其中调度策略的制定是一个极具挑战的问题。为了在保证任务尽快被执行的同时,优化MEC系统的整体性能,基于信息可观察情形,研究MEC系统中任务调度策略的博弈优化问题。首先,面向实时型任务,为了保证任务的响应性能,令全部虚拟机始终
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随着第五代（Fifth-Generation,5G）移动通信技术时代的到来,移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）正在成为学术界和工业界关注的热点,其中调度策略的制定是一个极具挑战的问题。为了在保证任务尽快被执行的同时,优化MEC系统的整体性能,基于信息可观察情形,研究MEC系统中任务调度策略的博弈优化问题。首先,面向实时型任务,为了保证任务的响应性能,令全部虚拟机始终处于活跃状态,提出多虚拟机MEC架构。基于本地设备中的任务数可见,构建一个由提供本地服务的M/M/1排队,提供传输服务的M/M/1排队和提供MEC服务的M/M/c的排队组成的多虚拟机系统模型。其次,面向非实时型任务,针对虚拟机空闲资源带来的能量浪费问题,考虑在MEC服务器中引入休眠机制,提出一个基于同步休眠的多虚拟机MEC架构。基于本地设备中的任务数和MEC服务器的状态可见,构建一个由提供本地服务的M/M/1排队,提供传输服务的M/M/1排队和提供MEC服务的M/M/c排队组成的带有多重休假的多虚拟机系统模型。然后,分别从个体视角和系统视角研究任务调度策略,提出个体最优任务调度策略和社会最优任务调度策略。融合本地设备信息与服务器状态信息,利用二分法求解任务的预期逗留时间,研究个体最优任务调度策略。基于个体最优任务调度策略,通过构建马尔可夫链,给出系统稳态分析结果及系统性能指标。综合不同的指标,构建社会收益函数,研究社会最优任务调度策略。最后,基于个体最优任务调度策略和社会最优任务调度策略的偏差,制定任务在MEC系统中额外等待费用的定价方案。进行数值实验,在不同系统参数下,比较个体最优任务调度策略和社会最优任务调度策略中的阈值。向在MEC系统中的任务收取额外的逗留费用,调整任务的到达行为,实现个体最优任务调度策略和社会最优任务调度策略的统一。
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