針對(duì)移動(dòng)邊緣計(jì)算（mobile edge computing, MEC）服務(wù)器超密集部署的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中任務(wù)卸載目標(biāo)MEC服務(wù)器的選擇問題,設(shè)計(jì)了一種基于多重指標(biāo)的MEC服務(wù)器選擇方案（multiple indicators-based MEC server selection scheme,MIMS）。綜合考慮時(shí)延、能耗、任務(wù)卸載費(fèi)用、能量效率等因素對(duì)MEC服務(wù)器選擇的影響,基于各參數(shù)的線性加權(quán)對(duì)候選MEC服務(wù)器進(jìn)行排序,選擇最優(yōu)的移動(dòng)邊緣計(jì)算服務(wù)器為用戶提供服務(wù)。仿真結(jié)果表明,MIMS能夠在保障用戶任務(wù)卸載費(fèi)用預(yù)算和能耗約束的條件下,降低任務(wù)處理的總時(shí)延,滿足多重性能指標(biāo)。 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,32(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

MEC服務(wù)器超密集部署網(wǎng)絡(luò)模型

任務(wù)初次卸載MEC服務(wù)器選擇流程圖

圖3給出了任務(wù)卸載的平均總時(shí)延與任務(wù)到達(dá)率α之間的關(guān)系,任務(wù)的總時(shí)延由(9)式得到。可以看到,在不同任務(wù)到達(dá)率的條件下MIMS的時(shí)延性能均優(yōu)于EMM,其中,在任務(wù)到達(dá)率α∈[0.2,0.45]時(shí),性能提升較大,這主是因?yàn)镋MM方案只考慮上行鏈路傳輸時(shí)延和任務(wù)執(zhí)行時(shí)延,忽略了下行鏈路傳輸時(shí)延對(duì)任務(wù)處理總時(shí)延的影響。圖4給出了平均總時(shí)延與能量消耗之間的關(guān)系。圖4中,能量消耗量在[200,400] J時(shí),MIMS與EMM的時(shí)延性能比較接近;在能量消耗大于400 J時(shí),MIMS的時(shí)延性能優(yōu)于EMM算法。這是因?yàn)楫?dāng)能量預(yù)算較低時(shí),可能沒有符合要求的MEC服務(wù)器,導(dǎo)致任務(wù)卸載的時(shí)延較高。在能量預(yù)算較高時(shí),EMM算法忽略了下行鏈路傳輸時(shí)延,可能導(dǎo)致選出的目標(biāo)MEC服務(wù)器將任務(wù)處理結(jié)果回傳給用戶時(shí)花費(fèi)的時(shí)間較長(zhǎng)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Software defined industrial network architecture for edge computing offloading[J]. Xu Fangmin,Ye Huanyu,Cui Shaohua,Zhao Chenglin,Yao Haipeng.  The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2019(01)



本文編號(hào)：3247128