發(fā)布時(shí)間：2023-07-24 20:44

　　隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,人們已習(xí)慣于通過多樣化的移動終端來安排日常生活,但目前移動設(shè)備在計(jì)算能力、存儲能力以及電池容量等方面的局限性,導(dǎo)致用戶在實(shí)際使用中的計(jì)算需求難以被完全滿足。如何有效改善移動設(shè)備資源有限與用戶需求之間的矛盾無疑是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。移動邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing,MEC)作為一種新興的計(jì)算模式框架,通過制定有效的卸載決策將部分計(jì)算密集型的數(shù)據(jù)任務(wù)傳輸?shù)組EC服務(wù)器上進(jìn)行計(jì)算,從而緩解終端設(shè)備上的計(jì)算壓力,減少系統(tǒng)能耗,保證計(jì)算服務(wù)質(zhì)量,為用戶提供高帶寬、低時(shí)延的計(jì)算服務(wù)環(huán)境。本文針對移動邊緣計(jì)算系統(tǒng)的能量管理問題,對配置有能量收集設(shè)備的多用戶單MEC服務(wù)器場景下的系統(tǒng)能耗優(yōu)化問題展開研究,提出了基于李雅普諾夫方法的優(yōu)化算法和基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)的分布式優(yōu)化算法,實(shí)現(xiàn)了在滿足一定計(jì)算服務(wù)質(zhì)量和系統(tǒng)隊(duì)列穩(wěn)定的條件下,最小化系統(tǒng)能耗的優(yōu)化目標(biāo)。主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下:第一,本文所考慮的MEC系統(tǒng)中,包含有多個(gè)具備能量收集裝置的移動終端和一個(gè)MEC服...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論及技術(shù)研究介紹
    2.1 移動邊緣計(jì)算
        2.1.1 移動邊緣計(jì)算技術(shù)介紹
        2.1.2 移動邊緣計(jì)算的應(yīng)用場景
    2.2 能量收集技術(shù)
    2.3 李雅普諾夫優(yōu)化方法
    2.4 ADMM分布式優(yōu)化方法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 多用戶MEC系統(tǒng)能量管理優(yōu)化模型
    3.1 引言
    3.2 多用戶MEC系統(tǒng)能量管理問題描述
    3.3 多用戶MEC系統(tǒng)模型搭建
        3.3.1 計(jì)算模型
        3.3.2 電池模型
    3.4 多用戶MEC系統(tǒng)能量管理優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
        3.4.1 確定目標(biāo)函數(shù)
        3.4.2 目標(biāo)函數(shù)的放松
    3.5 本章小結(jié)
第四章 多用戶MEC系統(tǒng)的能耗優(yōu)化算法設(shè)計(jì)
    4.1 引言
    4.2 基于李雅普諾夫優(yōu)化方法的算法設(shè)計(jì)
        4.2.1 構(gòu)造虛擬隊(duì)列
        4.2.2 算法設(shè)計(jì)
        4.2.3 算法性能及可行性分析
    4.3 基于ADMM方法的分布式算法設(shè)計(jì)
        4.3.1 算法設(shè)計(jì)
        4.3.2 算法分析與實(shí)現(xiàn)
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        4.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        4.4.2 仿真結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 研究工作總結(jié)
    5.2 今后工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者攻讀學(xué)位期間取得的研究成果



本文編號：3836489