隨著移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展和移動(dòng)設(shè)備的普及,增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、人臉識別等移動(dòng)服務(wù)應(yīng)用的開發(fā)也越來越多。雖然移動(dòng)設(shè)備具有可以隨時(shí)隨地為用戶提供移動(dòng)服務(wù)的優(yōu)勢,但是移動(dòng)設(shè)備大多體積較小且資源受限,難以承受較大數(shù)據(jù)量的復(fù)雜計(jì)算,因此無法保證為用戶提供高質(zhì)量的移動(dòng)服務(wù)。移動(dòng)邊緣計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)為解決移動(dòng)設(shè)備資源受限問題提供了一種解決方案。通過將在移動(dòng)設(shè)備上執(zhí)行的部分計(jì)算任務(wù)遷移到邊緣服務(wù)器上去執(zhí)行,不但能夠緩解移動(dòng)服務(wù)器的計(jì)算壓力,而且能夠保證移動(dòng)用戶獲得高質(zhì)量的服務(wù)體驗(yàn)。本文在對移動(dòng)服務(wù)和移動(dòng)邊緣計(jì)算等技術(shù)進(jìn)行分析和研究的基礎(chǔ)上,對移動(dòng)邊緣計(jì)算環(huán)境下的移動(dòng)服務(wù)遷移問題進(jìn)行了深入研究。本文將移動(dòng)設(shè)備構(gòu)建為移動(dòng)服務(wù)器,將部署在移動(dòng)服務(wù)器上的移動(dòng)服務(wù)劃分成多個(gè)具有依賴關(guān)系的子服務(wù)。首先,將移動(dòng)服務(wù)遷移問題轉(zhuǎn)化成非線性0-1規(guī)劃問題。綜合考慮移動(dòng)服務(wù)器的監(jiān)控代價(jià)、服務(wù)執(zhí)行代價(jià)和數(shù)據(jù)傳輸代價(jià)等因素,設(shè)計(jì)了基于能耗閾值的邊緣服務(wù)器選擇算法,構(gòu)建了以能耗和時(shí)延之和作為優(yōu)化目標(biāo)的服務(wù)遷移模型。然后,為了求解服務(wù)遷移模型,本文對傳統(tǒng)的遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn),即在傳統(tǒng)的遺傳算法中融入反向?qū)W習(xí)機(jī)制,提高了算法的執(zhí)行效率和收斂速度;... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?ＭＥＣ模型圖??Ｆｉｇ．?１．１?ＭＥＣ?ｍｏｄｅｌ?ｄｉａｇｒａｍ??

?ＩＬ——＿」????［ｉ?智能駕駛?！?｜??斯應(yīng)贓命周朗菅理代理?１１?剩觖趙空制?！?％??＿?Ｉ???｜！?ｍ－ｎｒｎｍ一＂?！層??，?移動(dòng)邊緣系統(tǒng)菅理?ｉ?＂／???／?＼?丨〒?ｉｒ￣?￣?＾?ｌｌ?Ｉ?移??Ｉ移動(dòng)邊續(xù)應(yīng)用１?移動(dòng)邊絳應(yīng)用２ｖ酣?ｇ?移動(dòng)邊緣平臺營理?動(dòng)??＇Ｉ?????Ｓ?邊??［??Ｊ?＾???＿?Ｉ??氣?＊＼｜??ｌ［ｊｊ?ｗ?ｉ??、?？？，？？？？？—／ｉ?１?）?ａｐｉ：應(yīng)用程序編程接口??圖２．１?ＭＥＣ總體架構(gòu)圖??Ｆｉｇ．?２．１?Ｏｖｅｒａｌｌ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ＭＥＣ??Ｉ?ｉ??（２）移動(dòng)邊緣計(jì)算的技術(shù)優(yōu)勢??和傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)框架和模式相比，移動(dòng)邊緣計(jì)算具有很多明顯的優(yōu)勢，由于??ＭＥＣ可以改善時(shí)延高、效率低等諸多問題，所以成為未來５Ｇ的關(guān)鍵技術(shù)［１６］。??主要優(yōu)勢如下：??１）本地化部署。對于Ｍ２Ｍ?（Ｍｏｂｉｌｅ?ｔｏ?Ｍｏｂｉｌｅ）場景下，邊緣服務(wù)器可以獨(dú)??立于網(wǎng)絡(luò)的其他部分運(yùn)行，可以單獨(dú)的提供業(yè)務(wù)服務(wù)。??２）鄰近性。邊緣服務(wù)器部署在最接近數(shù)據(jù)資源的地方，有利于獲取到進(jìn)行??分析的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。因此，它適用處理計(jì)算密集型服務(wù)，例如，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)服務(wù)、視??頻分析服務(wù)。??３）可提供位置感知。ＭＥＣ可以從本地接入網(wǎng)絡(luò)中的邊緣設(shè)備所接收的信息，??得到連接設(shè)備的位置信息，為商業(yè)用戶提供基于位置的服務(wù)、分析及其他商務(wù)支??持。??４）可獲取網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容信息。邊緣服務(wù)器獲取的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，可以預(yù)估蜂窩??網(wǎng)絡(luò)的擁塞和網(wǎng)絡(luò)帶寬，便于為相關(guān)應(yīng)用提供精確的商業(yè)服務(wù)。??５）可以提供較低的時(shí)延。ＭＥＣ服務(wù)器被部

?大連海事大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文???２．２遺傳算法??在］９７５年，美國Ｊ．Ｈｏｌｌａｎｄ教授首次提出遺傳算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，?ＧＡ）??這個(gè)概念。遺傳算法是一種基于生物世界規(guī)律和自然基因機(jī)制的并列檢索算法，??在自然進(jìn)化過程中模擬了“自然選擇，適者生存”的原則【３５］？??遺傳算法的基因運(yùn)算法則與其他的邏輯運(yùn)算法則相比，主要的特征是：首先，??ＧＡ在解空間進(jìn)行搜索時(shí)，是從多個(gè)初始點(diǎn)幵始搜索，因此能夠在一定程度上避??開局部最優(yōu)解；其次，該算法對適應(yīng)度函數(shù)沒有具體要求，因此有良好的可適應(yīng)??性；再者，利用對解空間進(jìn)行交＾？、變異等操作，有能力尋找到全局最優(yōu)解，并??且會(huì)以較大概率收斂到全局最優(yōu)解或者是近似最優(yōu)解［３６］。傳統(tǒng)遺傳算法的流程如??圖２．２所示。??Ｉ?：??（開始）??確定實(shí)際問題的參數(shù)集??對參數(shù)集進(jìn)行編碼??初始化種群??＜???評估種群??產(chǎn)生新－代種群??Ｃ５Ｅ）?遺傳操作????圖２．２傳統(tǒng)遺傳算法流程圖??Ｆｉｇ．?２．２?Ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ?ｇｅｎｅｔｉｃ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??遺傳算法的執(zhí)行流程如下：??（１）根據(jù)解空間的大小生成實(shí)際問題的參數(shù)集兄向算法中輸入最大的迭??代次數(shù)Ｇ作為算法終止條件。??（２）對參數(shù)集進(jìn)行編碼，某些形式的參數(shù)在算法中無法正常處理，必須將??這類參數(shù)轉(zhuǎn)化成由基因組成的染色體形式，一般的編碼方法有二進(jìn)制編碼、實(shí)數(shù)??編碼等。依據(jù)解空間的大小隨機(jī)選擇一定數(shù)量的染色體作為初始種群。??－１１－??


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