伴隨著移動(dòng)通信業(yè)務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,移動(dòng)用戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的響應(yīng)速度也有著更高的要求,但目前傳統(tǒng)的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)無(wú)法滿足該要求。而移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing,MEC)的提出,為該問(wèn)題提供了一種切實(shí)有效的解決方案。與傳統(tǒng)的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)相比,MEC在移動(dòng)用戶附近部署大量能提供存儲(chǔ)和計(jì)算功能的服務(wù)器,通過(guò)將服務(wù)器下沉到移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)邊緣的方式,能有效降低互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間。但是MEC資源十分有限,因此無(wú)法快速響應(yīng)移動(dòng)用戶的所有請(qǐng)求。又由于移動(dòng)用戶請(qǐng)求的動(dòng)態(tài)性較強(qiáng),所以研究MEC中內(nèi)容緩存與資源租賃的聯(lián)合問(wèn)題十分具有挑戰(zhàn)性。對(duì)此,本文提出了一種新的聯(lián)合算法以解決MEC中內(nèi)容緩存與資源租賃的聯(lián)合問(wèn)題。首先,本文提出了內(nèi)容緩存和資源租賃聯(lián)合設(shè)計(jì)算法,其目的是租賃服務(wù)器構(gòu)建MEC,在最大化系統(tǒng)服務(wù)量的同時(shí),最小化系統(tǒng)的租賃成本。內(nèi)容緩存和資源租賃聯(lián)合設(shè)計(jì)算法由兩個(gè)步驟組成:第一步是利用未到期資源最大化系統(tǒng)的服務(wù)量;第二步是在響應(yīng)移動(dòng)用戶剩余請(qǐng)求的同時(shí),最小化系統(tǒng)的租賃價(jià)格。其次,本文還設(shè)計(jì)了內(nèi)容緩存和資源租賃迭代設(shè)計(jì)算法,與內(nèi)容緩存和資源租賃聯(lián)合算法相比,該迭代算法雖然需要更長(zhǎng)的運(yùn)行時(shí)間,但是其在系統(tǒng)性能方面表現(xiàn)更優(yōu)。最后,本文進(jìn)一步提出了緩存和路由平衡算法。該算法重量輕,可以作為內(nèi)容緩存和資源租賃聯(lián)合設(shè)計(jì)算法與內(nèi)容緩存和資源租賃迭代設(shè)計(jì)算法的伴隨算法而頻繁執(zhí)行,其目的是動(dòng)態(tài)地調(diào)整系統(tǒng)的緩存放置和請(qǐng)求路由,以最大化系統(tǒng)的總服務(wù)量。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的緩存放置算法相比,本文提出的聯(lián)合算法能顯著提高系統(tǒng)的服務(wù)量,有效降低系統(tǒng)的租賃成本,并控制系統(tǒng)的平均響應(yīng)時(shí)延在一個(gè)相對(duì)可接受的范圍內(nèi)。不僅如此,該聯(lián)合算法在處理動(dòng)態(tài)性較強(qiáng)的請(qǐng)求時(shí)具有一定的魯棒性,因此本文提出的聯(lián)合算法具有更廣泛的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5;TP301.6
【部分圖文】：

圖 5-2 迭代次數(shù)對(duì)最優(yōu)解的影響迭代算法的迭代次數(shù)對(duì) DUR-GSA 和 DNR-GSA 算標(biāo)表示迭代算法的迭代次數(shù)，縱坐標(biāo)表示在該迭代次優(yōu)解為迭代 20 次獲得的效果最好的解（DUR-GSA最大的解，DNR-GSA 算法的最優(yōu)解選取使系統(tǒng)租可知，在 5時(shí)，系統(tǒng)最優(yōu)解出現(xiàn)的概率是 97%，率逼近 100%，而當(dāng) 8時(shí)，對(duì)于系統(tǒng)性能的提 8。百分比過(guò)改變內(nèi)容數(shù)目、節(jié)點(diǎn)數(shù)目、式(5-2)中的參數(shù) 、式 q 測(cè)試各個(gè)算法在系統(tǒng)服務(wù)量上的表現(xiàn)。節(jié)點(diǎn)和一級(jí)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量比為 5:1，因此在改變二級(jí)節(jié)

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文系統(tǒng)服務(wù)量百分比比 JDCP 和 JDCP-DCRB 算法穩(wěn)定高出 1%~2%，比 Greedy 和Greedy-DCRB 算法穩(wěn)定高出 5%~6%，而比 LRU 算法穩(wěn)定高出 20%左右。如圖 5-3(b)所示，在二級(jí)節(jié)點(diǎn)數(shù)目從 5 個(gè)變化到 80 個(gè)的過(guò)程中， LRU 算法的系統(tǒng)服務(wù)量百分比呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢(shì)，而其他算法的系統(tǒng)服務(wù)量百分比呈現(xiàn)出先上升后接近穩(wěn)定的趨勢(shì)。其中 JDCP-GSA-DCRB 算法仍舊在系統(tǒng)服務(wù)量百分比上領(lǐng)先于其他算法，JDCP 和 JDCP-DCRB 算法緊隨其后，Greedy 和 Greedy-DCRB算法表現(xiàn)尚可。當(dāng)二級(jí)節(jié)點(diǎn)數(shù)目為80個(gè)時(shí)，LRU算法的系統(tǒng)服務(wù)量百分比只有32%，無(wú)法令人滿意。

（a）參數(shù) s 對(duì)系統(tǒng)服務(wù)量的影響 （b）參數(shù) q 對(duì)系統(tǒng)服務(wù)量的影響圖 5-4 參數(shù) s 和 q 對(duì)系統(tǒng)服務(wù)量的影響如圖 5-5(a)所示，在參數(shù) 從 5 變化到 80 的過(guò)程中，所有算法的系統(tǒng)服務(wù)量百分比都有略微下降的趨勢(shì)。但當(dāng) ∈ 40 80 時(shí)，JDCP、JDCP-DCRB 和 JDCP-GSA-DCRB 算法的系統(tǒng)服務(wù)量百分比的下降梯度小于 Greedy 和 Greedy-DCRB 算法，其中表現(xiàn)最佳的算法仍然是 JDCP-GSA-DCRB 算法，表現(xiàn)次佳的算法是 JDCP-DCRB算法。
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本文編號(hào)：2851709