【摘 要】
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为解决工业物联网（IIoT）场景中计算资源紧缺的问题，在IIoT中引入边缘计算技术，充分利用并合理分配多接入边缘计算（MEC）服务器有限的计算能力解决IIoT中部分计算任务。首先通过分析IIoT中工业设备进行服务请求和小区范围内的MEC服务器接受服务请求这一过程，构建了多MEC协同计算卸载模型；其次，基于模型中需要分析复杂的系统环境信息并进行序列决策的特点，将系统时延和能耗总收益最大化的资源分配问
【基金项目】
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国家自然科学基金（61771255）； 省部级重点实验室开放课题（20190904）；
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为解决工业物联网（IIoT）场景中计算资源紧缺的问题，在IIoT中引入边缘计算技术，充分利用并合理分配多接入边缘计算（MEC）服务器有限的计算能力解决IIoT中部分计算任务。首先通过分析IIoT中工业设备进行服务请求和小区范围内的MEC服务器接受服务请求这一过程，构建了多MEC协同计算卸载模型；其次，基于模型中需要分析复杂的系统环境信息并进行序列决策的特点，将系统时延和能耗总收益最大化的资源分配问题构建为半马尔可夫决策过程（SMDP）;然后依据边缘网络中的通信传输时延和MEC计算资源构建折扣奖励函数，利用贝尔曼方程分析系统状态并得到状态值函数；最后根据状态值函数和折扣奖励，通过SMDP的状态值迭代获得最佳卸载和资源分配方案。仿真结果表明，所提方案优化了系统拒绝服务率以及系统效益。
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