隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和移動終端設(shè)備數(shù)量的爆發(fā)式增長,作為一種可以在移動網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計算遷移任務(wù)的計算范式,移動邊緣計算(mobile edge computing,MEC)應(yīng)運(yùn)而生。通過在終端附近提供計算和存儲資源,移動邊緣計算具有高帶寬、低時延、降低終端能耗、提高用戶體驗質(zhì)量等優(yōu)點,是5G時代的關(guān)鍵特征之一。然而MEC服務(wù)器最大的局限在于其資源,由于邊緣服務(wù)器資源有限,其能夠提供的服務(wù)數(shù)目和計算能力也存在局限,因此通過優(yōu)化資源分配和計算遷移策略來為服務(wù)提供商提供更好的收益,具有很大的實際意義。本文針對移動邊緣場景下的服務(wù)部署策略優(yōu)化問題,從資源分配和計算遷移兩個方向入手,設(shè)想了一種在給定時間片段內(nèi)的協(xié)作式MEC服務(wù)平臺的靜態(tài)服務(wù)部署模型。在MEC中,服務(wù)提供商的收益與用戶的滿意度直接掛鉤,而用戶的滿意度則是與服務(wù)的平均響應(yīng)時間相關(guān),本文研究中提出了一個用平均響應(yīng)時間來計算服務(wù)提供商收益的收益函數(shù),引入了資產(chǎn)配置中的收益和風(fēng)險概念,將服務(wù)部署模型轉(zhuǎn)變成風(fēng)險-收益模型,把服務(wù)部署策略優(yōu)化映射為資產(chǎn)配置過程,并給出了高收益低風(fēng)險的優(yōu)化目標(biāo)。然后,文中使用了MOEA/D多目標(biāo)優(yōu)化算法來對...

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?ＭＥＣ平臺的熱點應(yīng)用場景??

?鋪助??圖１．１?ＭＥＣ平臺的熱點應(yīng)用場景??圖１－１展示了?ＭＥＣ的一些熱門研究場景，作為５Ｇ時代的關(guān)鍵特征ｉｅ］，?ＭＥＣ??２??

圖１．２計算遷移場景示意圖??

計算遷移作為移動邊緣計算架構(gòu)的重要組成部分之一，其主要的思想就是將??能耗較高、執(zhí)行頻繁的任務(wù)從ＵＥ處遷移到ＭＥＣ平臺上來，從而達(dá)到降低ＵＥ能??耗、提供高質(zhì)量服務(wù)的目的，即從圖１－２．?ａ）到圖１－２．?ｂ）的變化。??ｙ?ＭＥＣ?Ｓｅｒｖｅｒ??ＵＥＨ??＝＾＞?Ｍ??１２?....

圖２．１移動云計算架構(gòu)圖??

第２章移動邊緣計算概述??２．?１移動云計算和邊緣計算??２．１．?１移動云計算??隨著智能手機(jī)、筆記本電腦和平板電腦的技術(shù)發(fā)展，大量新的更高要求的服??務(wù)和應(yīng)用隨之誕生，用戶對數(shù)據(jù)速率和ＱｏＳ的要求也呈現(xiàn)出指數(shù)增長的趨勢％。??雖然新的移動設(shè)備就ＣＰＵ而言越來越強(qiáng)大，然而即便如....

圖２．２移動自組織云模型圖??

計算的方式，它通過直接在ＵＥ上執(zhí)行計算任務(wù)來達(dá)到降低時延的目的。移動自??組織云通過多個臨近的ＵＥ結(jié)合成自己的計算資源這種方式來實現(xiàn)在本地執(zhí)行??高需求的應(yīng)用，其架構(gòu)模型圖如下圖２－２：??＊Ｃ｜ｔ，?＾??？?Ｚ?＾??０?？一?３??圖２．２移動自組織云模型圖??由于是臨近的....

本文編號：3970369