【摘 要】
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边缘计算将计算资源部署在离终端用户更近的边缘计算节点，从待选的位置中选择合适的边缘计算节点部署位置可以提升边缘计算服务的用户容量以及用户服务质量。但目前对于如何放置边缘计算节点以降低边缘计算成本的研究较少。此外，目前尚没有能够在边缘服务的时延等服务质量（Quality of Service, QoS）因素的约束下，最大化边缘服务的鲁棒性同时使边缘计算节点部署成本最小的边缘计算节点部署算法。针对上述
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62102111）； 贵州省科技计划项目（[2020]1Y267）； 贵州省普通高等学校青年科技人才成长项目（黔教合KY字[2021]136）；
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边缘计算将计算资源部署在离终端用户更近的边缘计算节点，从待选的位置中选择合适的边缘计算节点部署位置可以提升边缘计算服务的用户容量以及用户服务质量。但目前对于如何放置边缘计算节点以降低边缘计算成本的研究较少。此外，目前尚没有能够在边缘服务的时延等服务质量（Quality of Service, QoS）因素的约束下，最大化边缘服务的鲁棒性同时使边缘计算节点部署成本最小的边缘计算节点部署算法。针对上述问题，本文提出一种基于重合支配的边缘计算节点放置算法——CHAIN。CHAIN首先通过建立计算节点、用户传输时延和鲁棒模型将边缘计算节点放置问题转化为带约束条件的最小支配集问题；随后CHAIN提出了重合支配的概念，基于重合支配衡量网络鲁棒性，设计了基于重合支配的边缘计算节点放置算法。仿真实验结果表明，与面向覆盖的近似（APPROX）算法和面向基站的随机（RANDOM）算法相比，CHAIN的系统时延分别能够降低50.13个百分点和50.55个百分点。
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