發(fā)布時(shí)間：2020-06-21 17:48

【摘要】：隨著移動智能終端以及新興的人工智能應(yīng)用(如自動導(dǎo)航、人臉識別等)的普及和發(fā)展,移動設(shè)備由于計(jì)算能力低、電池容量有限而遇到了巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的云計(jì)算有很強(qiáng)的計(jì)算能力,但面臨著響應(yīng)延遲長、回程帶寬受限的問題,為了克服這些困難,移動邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing,MEC)應(yīng)需而生。MEC具有很強(qiáng)的計(jì)算能力,與此同時(shí),MEC具有高帶寬、低延遲、低成本等優(yōu)點(diǎn)�，F(xiàn)有的MEC研究較多考慮降低用戶時(shí)延、能耗等成本,而忽略了經(jīng)濟(jì)因素,但經(jīng)濟(jì)因素在卸載決策中的地位至關(guān)重要。在分布式?jīng)Q策場景中,用戶競爭資源,用戶間的決策相互影響,服務(wù)器端實(shí)際的計(jì)算速率有限,而現(xiàn)有文獻(xiàn)的考慮較為理想化;且現(xiàn)實(shí)中用戶受到信令開銷限制,不一定能得到全局信息。除此之外,傳統(tǒng)的分布式非合作卸載策略都考慮少量設(shè)備,因?yàn)樵龆嘣O(shè)備會增加系統(tǒng)控制的開銷,這些卸載方案的開銷會隨著設(shè)備的數(shù)量增大而快速增加。本文首先調(diào)查了 MEC的研究現(xiàn)狀,分析了當(dāng)前研究的關(guān)注點(diǎn)及不足之處,這是本文進(jìn)行研究的原因及切入點(diǎn)。其次介紹了本研究所利用的理論工具,包括匹配理論,排隊(duì)論,演化博弈論,為研究奠定基礎(chǔ)。接下來,本文研究了基于匹配理論的任務(wù)卸載策略,優(yōu)化用戶與計(jì)算、通信資源間的分配方案,以使系統(tǒng)中用戶的滿意度最大化。將MEC與D2D通信(Device-to-Device Communications)聯(lián)合考慮,提出了性價(jià)比的概念并用它衡量用戶滿意度,根據(jù)用戶的任務(wù)特征設(shè)定價(jià)格預(yù)算方案,遵循“優(yōu)質(zhì)優(yōu)價(jià)”原則設(shè)計(jì)計(jì)算、通信資源的收費(fèi)方案。引入圖論中匹配的概念,設(shè)計(jì)Improved-KM(Improved Kuhn-Munkras)算法,MBOS(Matching Based Offloading Strategy)算法,優(yōu)化用戶、載波、幫助者之間的分配方案。仿真結(jié)果表明,本算法可以實(shí)現(xiàn)用戶、通信資源、兩種計(jì)算資源的高效分配,顯著提高了系統(tǒng)中用戶的滿意度。最后,本文研究了基于種群演化博弈的任務(wù)卸載策略,設(shè)計(jì)PGBOS(Population Game Based Offloading Strategy)算法以實(shí)現(xiàn)分布式?jīng)Q策下每個(gè)用戶最小化其成本的目標(biāo)。傳統(tǒng)博弈理論中部分假設(shè)并不現(xiàn)實(shí),且只適用于少量用戶的場景,因此引入演化博弈模型,將個(gè)體決策的演化轉(zhuǎn)換為種群狀態(tài)空間演化進(jìn)行考量。使用動態(tài)演進(jìn)策略進(jìn)行種群演化,考慮了服務(wù)器處理速度有限的情況,并設(shè)計(jì)了相應(yīng)方案以降低排隊(duì)時(shí)延。仿真結(jié)果表明,該算法可以使系統(tǒng)中用戶的平均成本顯著降低。同時(shí),該算法可以節(jié)約信令開銷,對用戶數(shù)量不敏感,更具有現(xiàn)實(shí)意義。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP368.5;TP393.09;TN929.5
【圖文】：

ＭＥＣ、微云、霧計(jì)算三者的概念相似，基本思想都集中在將云計(jì)算能力遷移至逡逑網(wǎng)絡(luò)邊緣，都屬于邊緣計(jì)算的范疇，故本文也調(diào)查了霧計(jì)算的研宄現(xiàn)狀�，F(xiàn)有國內(nèi)逡逑外移動邊緣計(jì)算通信與計(jì)算聯(lián)合優(yōu)化的研究分類如圖１－２所示。逡逑按照計(jì)算任務(wù)卸載方式劃分，現(xiàn)有研宄可分為二元決策、部分卸載和概率（或逡逑隨機(jī)）卸載，其中二元決策假定計(jì)算任務(wù)不可分割，只能由用戶設(shè)備自身處理或完逡逑全上傳到移動邊緣服務(wù)器節(jié)點(diǎn)處理［３］［４］，而部分卸載則假設(shè)計(jì)算任務(wù)需要處理的數(shù)逡逑據(jù)可以分割［５＿７］，可部分上傳而部分本地處理；概率卸載則按照一定概率決定每個(gè)逡逑用戶采用本地處理方式或者交服務(wù)器節(jié)點(diǎn)處理１８］。按照移動邊緣計(jì)算的服務(wù)模式，逡逑可以劃分為單服務(wù)器節(jié)點(diǎn)服務(wù)單用戶，單服務(wù)器節(jié)點(diǎn)服務(wù)多用戶，或者多服務(wù)器節(jié)逡逑點(diǎn)以調(diào)度或者協(xié)作的方式服務(wù)多個(gè)用戶。逡逑任務(wù)卸載策略的決策主體可以是用戶，也可以是基站。在集中式策略中，基站逡逑作為決策中心

ＭＥＣ系統(tǒng)包含４個(gè)基本功能組件，分別為平臺管理子系統(tǒng)，能力開放子系統(tǒng)，逡逑路由子系統(tǒng)和邊緣云基礎(chǔ)設(shè)施，這些基本功能組件在ＭＥＣ系統(tǒng)中的相互作用與關(guān)逡逑系如圖２－２所示［４０］。邐逡逑ＭＥＣ系統(tǒng)逡逑外部網(wǎng)絡(luò)￣Ｌ邐＾——邐逡逑（如企業(yè)網(wǎng)）卜虛擬化資源管理逡逑邊緣云基礎(chǔ)設(shè)施逡逑個(gè)逡逑能力逡逑調(diào)用邐平逡逑（（￥））邐數(shù)據(jù)Ｋ統(tǒng)計(jì)—Ｉ逡逑／邋＼邐路由子系統(tǒng)數(shù)據(jù)平酬邐Ｉ逡逑無線接入網(wǎng)邐個(gè)個(gè)邐統(tǒng)逡逑業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)平逡逑數(shù)據(jù)面控制逡逑士邋士邐邐逡逑＾邐能力ｇ用統(tǒng)計(jì)邐計(jì)費(fèi)信息」運(yùn)營商逡逑”邋能力開放子一…邋邐邐邋｜邋ｒｔｍｍ逡逑ｂ邐系統(tǒng)邐能力調(diào)用管控邋邐逡逑圖２－２邋ＭＥＣ系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)示意圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－２邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋Ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ邋Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ＭＥＣ邋Ｓｙｓｔｅｍ逡逑２．２匹配理論逡逑匹配理論是圖論的一個(gè)重要內(nèi)容，市場中的許多選擇問題都可以建模為圖，進(jìn)逡逑而通過匹配理論解決。給定的點(diǎn)和兩點(diǎn)之間的連線所組成的圖形，是本節(jié)所討論的逡逑“圖”，研宄者用它表示事物間的聯(lián)系，以點(diǎn)表示事物，以兩點(diǎn)間的連接線代表兩逡逑個(gè)事物間的聯(lián)系。匹配方案很好地契合了通信場景中任務(wù)調(diào)度和資源分配方案，所逡逑以，用匹配理論研宄通信場景中的資源分配具有重大意義。逡逑２．２．１圖的概念逡逑圖論是以圖為研究對象的數(shù)學(xué)問題的分支。圖（ｇｒａｐｈ）是無序集（Ｖ，Ｅ）的有序逡逑對，集合Ｖ是點(diǎn)集，Ｅ是邊集。如果Ｇ是圖，那么Ｖ＝Ｖ（Ｇ）是Ｇ的點(diǎn)集，Ｅ＝Ｅ（Ｇ）逡逑是邊集

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 司帥;胡首都;;一種認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)頻譜分配策略[J];通信技術(shù);2011年04期

本文編號：2724423