發(fā)布時間：2023-03-03 19:26

　　近年來,隨著移動智能設(shè)備數(shù)量的快速增長,出現(xiàn)了大量的任務(wù)處理需求,也給現(xiàn)有的云計算體系帶來了巨大挑戰(zhàn),移動邊緣計算(Mobile Edge Computing,MEC)這一新興網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將云平臺的功能下放到網(wǎng)絡(luò)邊緣,在靠近用戶的位置為終端設(shè)備提供近似本地化的計算服務(wù),能夠有效地降低任務(wù)的交付時延和設(shè)備能耗。任務(wù)卸載問題是MEC的核心問題之一,關(guān)系到整個系統(tǒng)的資源統(tǒng)籌規(guī)劃,本文主要關(guān)注MEC系統(tǒng)中的任務(wù)卸載決策問題,在考慮信道信息誤差的前提下,開展了一些積極的研究,具體工作如下:1、對當前MEC任務(wù)卸載相關(guān)研究中常用的理論模型進行了歸納和整理,包括任務(wù)卸載場景中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、通信方式、計算任務(wù)建模等,對任務(wù)執(zhí)行過程中能耗與時延的建模過程進行了詳細推導,以便于將能耗和時延作為優(yōu)化準則來構(gòu)建優(yōu)化問題。2、針對獨立MEC單元中的任務(wù)卸載場景,設(shè)計了數(shù)據(jù)傳輸與任務(wù)執(zhí)行過程的數(shù)學模型,將系統(tǒng)整體能耗與執(zhí)行延遲的加權(quán)和作為系統(tǒng)的總代價,并在數(shù)據(jù)傳輸過程中引入信道信息誤差,構(gòu)造了一個MEC卸載決策優(yōu)化問題。針對該問題,提出了一種基于遍歷隨機優(yōu)化(Ergodic Stochastic Optimizatio...

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
        1.1.1 當前網(wǎng)絡(luò)發(fā)展情況
        1.1.2 移動邊緣計算的研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 全文內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第二章 MEC相關(guān)理論及優(yōu)化算法
    2.1 MEC理論概述
        2.1.1 MEC中的計算任務(wù)建模
        2.1.2 MEC的通信方式
        2.1.3 MEC中的能耗與時延
    2.2 凸優(yōu)化理論概述
    2.3 梯度下降算法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 考慮信道信息誤差的獨立MEC單元任務(wù)卸載
    3.1 引言
    3.2 獨立MEC單元的任務(wù)卸載模型
        3.2.1 任務(wù)卸載過程中的時間和能耗模型
        3.2.2 優(yōu)化問題建模
    3.3 一種求解MEC計算卸載問題的常規(guī)思路
    3.4 基于遍歷隨機優(yōu)化算法的任務(wù)卸載方案
        3.4.1 對偶問題構(gòu)建及算法步驟
        3.4.2 子問題的拆分求解過程
    3.5 仿真實驗與分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 考慮信道信息誤差的多單元MEC任務(wù)卸載
    4.1 引言
    4.2 多單元的MEC任務(wù)卸載模型
        4.2.1 多單元的MEC應(yīng)用場景描述
        4.2.2 任務(wù)卸載過程中的時間和能耗模型
        4.2.3 優(yōu)化問題建模
    4.3 基于遍歷隨機優(yōu)化算法的多單元任務(wù)卸載方案
        4.3.1 對偶問題的構(gòu)建及求解步驟
        4.3.2 子問題的求解過程
    4.4 仿真實驗與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 未來展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的成果



本文編號：3752966