隨著萬(wàn)物互聯(lián)的不斷發(fā)展,無(wú)人駕駛和智能視頻等眾多新型應(yīng)用如雨后春筍般產(chǎn)生,其對(duì)時(shí)延的要求愈發(fā)嚴(yán)苛,由此移動(dòng)邊緣計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。移動(dòng)邊緣計(jì)算可有效解決用戶(hù)時(shí)延需求和電池容量受限等難題。移動(dòng)邊緣計(jì)算的研究包含系統(tǒng)架構(gòu)、資源管理、綠色節(jié)能和安全隱私等方面,其中資源管理與計(jì)算機(jī)科學(xué)研究最為相關(guān),也廣受學(xué)術(shù)界重視。針對(duì)傳統(tǒng)云計(jì)算利用廣域網(wǎng)傳輸?shù)母哐舆t問(wèn)題,移動(dòng)邊緣計(jì)算在網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)大量部署服務(wù)器,為用戶(hù)提供低延遲、近距離的本地云服務(wù)。由于移動(dòng)邊緣計(jì)算采取網(wǎng)絡(luò)邊緣分布式部署服務(wù)器,同時(shí)各節(jié)點(diǎn)計(jì)算和存儲(chǔ)資源受限,并且系統(tǒng)中的計(jì)算、通信和緩存資源具有異構(gòu)性和耦合性,傳統(tǒng)資源調(diào)度難以適應(yīng)其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),因此需要提出靈活性的資源分配策略,降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延。針對(duì)以上挑戰(zhàn),本文基于現(xiàn)有研究,面向時(shí)延優(yōu)化,研究移動(dòng)邊緣計(jì)算中的資源調(diào)度算法,主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:一、針對(duì)多服務(wù)器單用戶(hù)的計(jì)算資源調(diào)度問(wèn)題,設(shè)計(jì)馬爾可夫近似算法,實(shí)現(xiàn)更高效的系統(tǒng)計(jì)算資源調(diào)度。利用任務(wù)分配決策和擴(kuò)展設(shè)備計(jì)算能力,建立延遲和能耗的權(quán)衡最小化的問(wèn)題模型。應(yīng)用馬爾可夫近似算法在所有可行配置上實(shí)行馬爾可夫鏈執(zhí)行狀態(tài)轉(zhuǎn)換,實(shí)現(xiàn)在較短時(shí)間內(nèi)收斂至近似最... 

【文章頁(yè)數(shù)】：101 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 課題背景
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 移動(dòng)邊緣計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程
        1.2.2 移動(dòng)邊緣計(jì)算研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)
    2.1 移動(dòng)邊緣計(jì)算相關(guān)知識(shí)
        2.1.1 不同屬性分類(lèi)
        2.1.2 新型應(yīng)用案例
    2.2 馬爾可夫近似
        2.2.1 問(wèn)題描述
        2.2.2 馬爾可夫近似
        2.2.3 轉(zhuǎn)移速率設(shè)計(jì)
    2.3 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
        2.3.1 馬爾可夫決策過(guò)程
        2.3.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
        2.3.3 深度Q學(xué)習(xí)
    2.4 本章小結(jié)
3 多服務(wù)器單用戶(hù)的計(jì)算資源調(diào)度
    3.1 問(wèn)題描述
    3.2 數(shù)學(xué)模型
    3.3 算法設(shè)計(jì)
        3.3.1 問(wèn)題轉(zhuǎn)化求解
        3.3.2 馬爾可夫鏈
        3.3.3 近似算法設(shè)計(jì)
        3.3.4 算法性能分析
    3.4 仿真結(jié)果及分析
        3.4.1 仿真設(shè)置
        3.4.2 性能分析
    3.5 本章小結(jié)
4 多服務(wù)器多用戶(hù)的計(jì)算和通信資源聯(lián)合優(yōu)化
    4.1 問(wèn)題描述
    4.2 MTPO算法設(shè)計(jì)
        4.2.1 問(wèn)題轉(zhuǎn)化求解
        4.2.2 MTPO算法設(shè)計(jì)
        4.2.3 算法可行性分析
    4.3 仿真與結(jié)果分析
        4.3.1 仿真設(shè)置
        4.3.2 性能分析
    4.4 本章小結(jié)
5 多服務(wù)器系統(tǒng)的通信、計(jì)算和緩存資源的聯(lián)合優(yōu)化
    5.1 問(wèn)題描述
    5.2 聯(lián)合優(yōu)化框架設(shè)計(jì)
        5.2.1 協(xié)同緩存機(jī)制
        5.2.2 DQN算法設(shè)計(jì)
    5.3 仿真與結(jié)果分析
        5.3.1 仿真設(shè)置
        5.3.2 性能分析
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號(hào)：3664324