近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,移動(dòng)設(shè)備性能已得到很大改善,但由于移動(dòng)設(shè)備硬件的限制,往往出現(xiàn)存儲(chǔ)空間不足、電池性能差、計(jì)算能力低等問題。為此,許多研究者將移動(dòng)設(shè)備中的計(jì)算密集型任務(wù)卸載到資源更加豐富的服務(wù)器中執(zhí)行,以此改善移動(dòng)設(shè)備性能。目前有諸多關(guān)于移動(dòng)云任務(wù)卸載方面的研究,包括移動(dòng)云計(jì)算、移動(dòng)邊緣計(jì)算及霧計(jì)算等。本文主要針對(duì)移動(dòng)云計(jì)算與移動(dòng)邊緣計(jì)算兩種卸載方式展開研究,主要內(nèi)容如下:1.介紹移動(dòng)云任務(wù)相關(guān)技術(shù)及卸載流程、卸載策略,包括任務(wù)卸載到云服務(wù)器的框架結(jié)構(gòu),任務(wù)卸載到邊緣服務(wù)器的框架結(jié)構(gòu),任務(wù)如何卸載到云服務(wù)器及邊緣服務(wù)器,邊緣服務(wù)器與云服務(wù)器如何協(xié)同工作。概述了云任務(wù)卸載中存在的一些三支現(xiàn)象,及本文用到的三支決策理論思想,以及由三支決策演化而來的三支博弈理論。2.以云服務(wù)器為任務(wù)可卸載的位置,提出一種面向非延遲敏感型任務(wù)的節(jié)能卸載策略。如果待處理的任務(wù)在網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)良好的情境下,則可立即做出決策。如果待處理任務(wù)在網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)較差的情境下,可在可接收延遲時(shí)間范圍內(nèi)等待網(wǎng)絡(luò)的改善。結(jié)合三支決策理論思想,通過不同狀態(tài)下采用不同決策時(shí)生成的代價(jià)值,求出一對(duì)閾值,用來預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)... 

【文章來源】：哈爾濱師范大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

移動(dòng)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)

第3章非延遲敏感型任務(wù)的節(jié)能卸載研究18第3章非延遲敏感型任務(wù)的節(jié)能卸載策略研究如今移動(dòng)用戶常常使用移動(dòng)設(shè)備處理較復(fù)雜的任務(wù)，一是移動(dòng)設(shè)備的便利使用戶能隨身攜帶，二是移動(dòng)設(shè)備的性能在近幾年也得到了飛速發(fā)展。但由于移動(dòng)設(shè)備的計(jì)算資源有限、存儲(chǔ)容量孝易受環(huán)境影響等問題，使其難以滿足用戶的服務(wù)體驗(yàn)。為了解決這一問題，將計(jì)算密集型任務(wù)卸載到云中已經(jīng)成為廣泛使用的任務(wù)處理方法，并且云服務(wù)器無論是計(jì)算能力或存儲(chǔ)能力都比較強(qiáng)。移動(dòng)用戶將任務(wù)遷移至云服務(wù)器時(shí)，需使用無線網(wǎng)絡(luò)才可完成任務(wù)在移動(dòng)終端與云端進(jìn)行交互的功能。然而由于網(wǎng)絡(luò)帶寬不穩(wěn)定，常常以高-低-高[73]的形式出現(xiàn)，造成更多的任務(wù)延遲及通訊開銷。本節(jié)結(jié)合三支決策的理論思想，對(duì)非延遲敏感型任務(wù)提出一種云計(jì)算的卸載策略（MCCO-3WD），以節(jié)能為目標(biāo)，通過預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)閾值為云任務(wù)卸載策略提供參考。3.1基于三支決策的節(jié)能卸載模型Mehmeti[74]等人通過分析Wi-Fi的可用性、移動(dòng)用戶的移動(dòng)規(guī)律及流量負(fù)載之間的關(guān)系，提出一種針對(duì)即時(shí)任務(wù)的排隊(duì)分析模型，作者將全部任務(wù)立即卸載到云端，忽略了網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的差異，常常會(huì)造成額外的開銷。之后作者在文獻(xiàn)[75]中加入了延遲卸載的方式，給任務(wù)設(shè)置一個(gè)可容忍的完成時(shí)間，此時(shí)任務(wù)可等待網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)良好的再進(jìn)行卸載，在文獻(xiàn)[74]基礎(chǔ)上，大大的減少了能耗的開銷。本章將任務(wù)卸載的時(shí)機(jī)進(jìn)行細(xì)粒度的研究，通過預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量制定卸載決策。圖3-1為移動(dòng)云任務(wù)的卸載體系，本章主要的工作就是解決圖3-1中卸載決策問題，如圖所示，根據(jù)任務(wù)的延遲容忍度做出三種不同的決策方式，立即卸載、不卸載或延遲卸載。圖3-1移動(dòng)云任務(wù)卸載體系Figure3-1Mobilecloudtaskoffloadingsystem

哈爾濱師范大學(xué)碩士學(xué)位論文23PNBNNNNPBPPP,且將公式（7）帶入（P）~（N）得：(1):(|[]),(1):(|[])(|[]),(1):(|[]),若則立即卸載若則延遲卸載若則不卸載PPGgBPGgPGgNPGg此時(shí)，可求出，的表達(dá)式：PNBNPNBNBPPPBNNNBNNNNPPP()()()()=+=+（3-8）3.4仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析通過Python模擬移動(dòng)云任務(wù)卸載過程，數(shù)據(jù)參照文獻(xiàn)[76]，實(shí)驗(yàn)結(jié)果主要展現(xiàn)為三方面，一是比較三種決策方式的能耗，二是網(wǎng)絡(luò)連接質(zhì)量概率的預(yù)測(cè)，三是MCCO-3WD的結(jié)果分析。在尋找閾值之前，首先模擬任務(wù)數(shù)據(jù)量與計(jì)算量之間的影響，首先將計(jì)算量與數(shù)據(jù)兩比值設(shè)為14/1時(shí)，能耗如圖3-4所示，列出了網(wǎng)絡(luò)連接質(zhì)量好與差時(shí)三種卸載決策的能耗，通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)下一階段網(wǎng)絡(luò)連接質(zhì)量好時(shí)，立即卸載(cost_1)到卸載到下一時(shí)刻是最節(jié)能的，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)連接質(zhì)量較差立即卸載到下一時(shí)刻(cost_4)是最耗能的。圖3-4決策能耗圖(i)Figure3-4Decisionenergyconsumptiongraph(i)

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3628113