【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和移動智能終端在人們?nèi)粘Ｉ钪械钠占昂蛷V泛使用,智能手機、平板電腦等移動終端正在成為學習、娛樂、社交、新聞更新和商業(yè)交流的重要工具。然而,由于移動終端的資源(計算能力、電池能源、存儲容量)有限,計算密集型應用程序無法高效且持久地在移動終端上運行。在物聯(lián)網(wǎng)和5G通信的驅(qū)動下,移動計算領(lǐng)域出現(xiàn)了重要的轉(zhuǎn)變,由傳統(tǒng)的集中式云計算向分布式的邊緣計算轉(zhuǎn)變,移動邊緣計算遷移(Mobile Edge Computing Offloading,MECO)已成為云計算的一個重要應用場景。移動邊緣計算是將網(wǎng)絡邊緣上的計算、存儲等資源進行有機融合構(gòu)建成統(tǒng)一的用戶服務平臺,按就近服務原則對網(wǎng)絡邊緣節(jié)點的任務請求作出及時響應并進行有效處理。由于邊緣節(jié)點資源的有限性,計算遷移成為邊緣計算的一個關(guān)鍵問題。計算遷移的核心思想是根據(jù)網(wǎng)絡狀態(tài),邊緣智能終端根據(jù)承載能力適時將計算任務遷移到附近其他空閑的移動終端上實施計算和存儲,實現(xiàn)能耗均衡、減少網(wǎng)絡延遲和傳輸開銷,提高網(wǎng)絡QoE。計算遷移策略已成為移動邊緣計算服務的關(guān)鍵問題之一,計算遷移技術(shù)的發(fā)展,為解決終端資源受限這一問題引入了新的方法。本文針對移動終端資源受限這一課題所做的工作如下:(1)綜述了計算遷移的相關(guān)研究,分析了計算遷移在不同發(fā)展階段的特征及研究重點。分析對比了邊緣計算的幾個典型應用,總結(jié)了不同的計算遷移資源劃分策略的優(yōu)缺點。(2)提出了論文的計算遷移能耗優(yōu)化的系統(tǒng)模型,包括系統(tǒng)模型、遷移模型和遷移時間約束模型。論文的系統(tǒng)模型是構(gòu)建在蜂窩網(wǎng)絡(Long Term Evolution,LTE)環(huán)境下的基于時分多址(Time Division Multiple Access,TDMA)的MECO系統(tǒng),系統(tǒng)以時隙為標志,識別系統(tǒng)中不同的用戶信號,在任意時隙內(nèi),基站基于時分多址對用戶的一個任務子集進行完整/部分遷移調(diào)度。核心思想是在多用戶計算遷移系統(tǒng)中以能耗優(yōu)化為目標,以計算時間動態(tài)劃分為約束,均衡系統(tǒng)計算能力,規(guī)避多用戶遷移系統(tǒng)中某個用戶為了節(jié)省資源而盲目遷移,以保證系統(tǒng)總計算時間最低。(3)提出了基于拉格朗日的能耗優(yōu)化模型。根據(jù)遷移的具體情況,將終端的能耗分為本地計算能耗和計算遷移能耗兩個部分。提供了能耗模型的凸性證明,運用拉格朗日方法對模型進行求解,提出基于閾值的最優(yōu)資源劃分算法(Optimal Resource Partitioning Algorithm,ORPA)。通過與You C S提出的遷移策略、梯度下降法求解拉格朗日的方法進行對比,驗證了論文所提出模型及計算遷移策略ORPA能夠有顯著降低移動終端任務執(zhí)行能耗,有效地達到節(jié)省移動終端能耗的目的。并且在計算延遲約束下,能夠顯著縮短任務的執(zhí)行時間。在此基礎(chǔ)上,論文還得出了不同時隙條件下,系統(tǒng)所能容納的最優(yōu)用戶數(shù)量,以便于按照實際應用場景的需求來設置時隙,滿足不同用戶種群的需求。
【學位授予單位】：江西理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP3
【圖文】：

系統(tǒng)用戶總數(shù)量與遷移用戶數(shù)量對比圖

定時隙與遷移用戶數(shù)量關(guān)系仿真隙長度設置為 20 ms，以系統(tǒng)總用戶數(shù)量為 20、4遷移算法和本地計算的用戶數(shù)量，為了提高仿真結(jié)復執(zhí)行 1000 次，取平均值。實驗結(jié)果如圖 5.1、圖圖 5.1 系統(tǒng)用戶總數(shù)量與遷移用戶數(shù)量對比圖

用戶總數(shù)量升至 40 個時，有 38 個用戶的任務進行用戶升至 60、80、100 個時，系統(tǒng)中遷移任務用戶 65%、48%、39%。移時隙長度設置為 20 ms 時，系統(tǒng)能容納的最優(yōu)用量超過該范圍，會出現(xiàn)部分用戶的任務留在終端本地定時隙計算能耗仿真隙長度設置為 20 ms，以系統(tǒng)總用戶數(shù)量為 10、20、行遷移算法和本地計算所產(chǎn)生的能耗，為了提高仿分別重復執(zhí)行 1000 次，取平均值。實驗結(jié)果如圖

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