自组网络中的多路径多跳计算卸载方法研究

来源 :哈尔滨工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:baobeidjlj
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在云计算的相关研究中,边缘计算仍然是一个具有挑战性的问题,尤其是为偏远地区的用户提供高质量的边缘计算服务。这些偏远地区由于缺乏基础设施,导致无法部署边缘服务器、用户缺少通信手段,使得为用户提供计算服务及其困难。为了解决该问题,目前相关研究考虑通过在无人机上搭载服务器为用户提供边缘计算服务。然而,这些相关研究主要关注于如何为独立的用户提供高质量的计算服务,很少有人对关联用户的边缘计算问题进行研究。同时由于无人机的移动性,导致为关联用户提供计算服务的研究极具挑战性。而研究关联用户的计算服务可以在用户通过边缘计算交互时提供良好的服务质量。因此本文提出了一种基于边缘服务器和无边缘服务器的无人机协作的边缘计算体系架构。其中,计算任务以多路径、多跳的方式进行传输。并依次按如下几个步骤对该架构进行了研究:(1)本文首先研究了一种静态网络下的多路径多跳计算卸载方法。由于动态网络下的计算卸载问题较为复杂,所以首先考虑了在静态网络下关联用户的计算卸载问题,目标为通过对每个计算任务的传输以及计算决策进行优化来最小化所有计算任务的总时延以及无人机的能耗。首先,将其建模为一个非凸非线性的混合整数规划问题。然后将其近似转化为一个非凸的多路径多跳任务传输问题,并通过设计的遍历算法将其等价为一个线性规划问题,使得能够得到该近似问题的最优解。并对算法的性能做出了证明。(2)本文在静态网络下的计算卸载方法的基础上,研究了一种动态网络下的多路径多跳计算卸载方法。考虑了在动态网络下关联用户的计算卸载问题。首先考虑网络的移动,重新修改了静态网络下任务的传输模型,并重新得到一个与时间段有关的非凸非线性的混合整数规划问题。其次依据静态网络下的遍历算法为每个时间段下的该问题进行求解,使得能够得到该问题的近似解。并对该算法做出了性能分析。(3)本文对所提出的网络架构进行了实验验证及分析。动态场景所对应的实验结果表明与单路径多跳的卸载方式相比,完成所有任务的能耗有所增加,但所需要的总时延大幅降低,多路径多跳卸载方式的整体性能大幅提高;与多路径多跳随机传输方式相比,能耗与总时延显著降低。本文所提出的多路径多跳卸载方式可以更加高效的为边缘地区的用户提供高质量的边缘计算服务,并尽可能的延长网络的寿命。
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