邊緣計(jì)算(Edge Computing,EC)是基于物聯(lián)網(wǎng)和云服務(wù)的思想和概念,提出的一種利用網(wǎng)絡(luò)邊緣結(jié)點(diǎn)來處理、分析數(shù)據(jù)的模型。它廣泛應(yīng)用于云卸載、人臉識(shí)別、智能家居、智慧城市等領(lǐng)域。其中移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing,MEC)的部署和卸載決策可以實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算低延遲、高帶寬的優(yōu)勢(shì),并成為國內(nèi)外邊緣計(jì)算應(yīng)用研究的重要方向。但是,MEC在實(shí)際應(yīng)用過程中,由于不同的應(yīng)用場(chǎng)景、海量的數(shù)據(jù)和節(jié)點(diǎn)選擇問題的影響,導(dǎo)致網(wǎng)路延遲過高、高帶寬帶來的大量資源浪費(fèi)等問題。因此,如何合理地部署邊緣云和實(shí)現(xiàn)移動(dòng)用戶的任務(wù)調(diào)度是移動(dòng)邊緣計(jì)算的核心問題。移動(dòng)邊緣計(jì)算處理好邊緣云這一核心問題,能構(gòu)造一個(gè)具備高性能、低延遲與高帶寬的服務(wù)環(huán)境,實(shí)現(xiàn)盡可能降低系統(tǒng)運(yùn)行能耗的目標(biāo)。本文對(duì)已有的大規(guī)模移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的分配和調(diào)度算法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化,構(gòu)造了一個(gè)基于MEC的多無人機(jī)部署和任務(wù)調(diào)度的框架。本框架的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:一、提出了EMC的雙層優(yōu)化方法和新的四元組編碼機(jī)制。綜合優(yōu)化無人機(jī)部署和移動(dòng)用戶的任務(wù)調(diào)度,降低了優(yōu)化算法的整體能耗。二、提出了一種自適應(yīng)差分的人工蜂群算法,該算法應(yīng)用于多無人機(jī)的部署優(yōu)...

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1一個(gè)支持多UAV的MEC系統(tǒng)

基于MEC的多無人機(jī)部署和任務(wù)調(diào)度52基本概念和算法介紹2.1無人機(jī)系統(tǒng)模型和基本問題公式化圖2.1一個(gè)支持多UAV的MEC系統(tǒng)如圖2.1所示，該系統(tǒng)由個(gè)移動(dòng)用戶和個(gè)UAV組成。其中，移動(dòng)用戶1、5的任務(wù)在無人機(jī)1上執(zhí)行；移動(dòng)用戶4、6和7的任務(wù)在UAV2上執(zhí)行；其余任務(wù)在本地執(zhí)....

圖3.2無人機(jī)編碼機(jī)制演示算法1給出了DeabeGf的總體框架

基于MEC的多無人機(jī)部署和任務(wù)調(diào)度17圖3.2無人機(jī)編碼機(jī)制演示算法1給出了DeabeGf的總體框架。首先，通過算法2生成具有N個(gè)個(gè)體的初始種群P（即UAV的初始部署）。然后，根據(jù)算法5到P計(jì)算卸載決策和資源分配。隨后對(duì){，，，}的系統(tǒng)能耗進(jìn)行評(píng)估。在算法推進(jìn)過程中，如果{，，，....

圖4.1十個(gè)實(shí)例上DeabeGf運(yùn)行時(shí)失敗任務(wù)和能耗趨勢(shì)圖

基于MEC的多無人機(jī)部署和任務(wù)調(diào)度35圖4.1十個(gè)實(shí)例上DeabeGf運(yùn)行時(shí)失敗任務(wù)和能耗趨勢(shì)圖圖4.1繪制了DeabeGf在10個(gè)實(shí)例上進(jìn)行的30次獨(dú)立運(yùn)行中得到的平均EC和未完成任務(wù)的平均數(shù)量（稱為“平均NU”）的演變情況。如圖4.1所示，DeabeGf可以一貫地完成所有任務(wù)....

圖4.2兩種算法在每個(gè)實(shí)例上所需的無人機(jī)數(shù)量表4.6顯示了DeabeGf-L、DeabeGf-M和DeabeGf在30次獨(dú)立運(yùn)行中的平

基于MEC的多無人機(jī)部署和任務(wù)調(diào)度37計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度[47]為((+1))。因此，可以得出結(jié)論，與分支定界算法相比，本文提出的高效貪心算法可以在略微犧牲系統(tǒng)能耗的情況下有效地優(yōu)化卸載決策。4.5支持多UAV的MEC系統(tǒng)的有效性最后，本文將DeabeGf-L和DeabeGf-M這兩....

本文編號(hào)：3963018