基于博弈论的移动云服务接入和卸载策略

发布时间：2020-12-21 13:13

　　随着移动互联网技术的发展,移动终端的计算、存储和网络等资源管理和优化成为了一种新的挑战。移动云计算(Mobile Cloud Computing,MCC)作为应对这一挑战的主流技术得到了广泛的关注。但是移动终端的移动特性使得网络接入问题成为了制约其性能提升的主要因素。因此,将网络切换预测策略融合到计算任务卸载技术中,是实现对移动过程中设备能耗和延迟优化的有效手段。本文主要研究了移动云中移动设备在移动时执行计算任务能耗和延迟成本的理论和优化算法。取得的主要成果包括:1.针对移动终端在移动时的网络切换选择导致用户竞争从而降低数据传输速率问题,本文引入预测切换原理,把剩余连接时间和接收信号强度作为度量指标,在多准则决策算法的基础上引入非合作博弈理论,提出了候选网络预测接入模型。该模型不仅通过多准则决策算法考虑了无线网络与用户双方的属性要求,还通过非合作博弈模型考虑了用户对无线网络选择的个性化需求与效益优化。通过实验证明,本模型不仅有效提高了用户对网络选择的精度,还减少了由于移动性造成的网络连接乒乓效应,有效改善了移动用户的网络选择效果。2.为了优化移动用户卸载过程中的能耗和延迟,本文提出了基... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

博弈论分类

动设备计算任务传输延迟。()log()2iijNjiiwpaaRaW 谱带宽为W ，并假设所有的移动设备占用的上行带宽都是一,...,)2Naa表示N 个用户的选择集合，iP表示用户i的传输功率，iw 表络接入场景不同，可分为以下两种不同的接入模式：在单通道接入中，终端根据不同传输速率、传输时延和业务类型的一个最佳网络进行通信。在保障用户 QoS 要求的同时，改善资源的利2 所示，表示用户处于单通道接入的场景。 每个用户均可以选择自进行接入，用户之间不存在竞争问题，多个用户可以连接同一个接个用户最终的传输速率可能不一样。

图 2.3 多通道接入场景户不同的接入场景，所选择的接入策略也不一样。针对第一常用的接入策略有基于多属性决策算法、动态规划等。多属络属性组成一个判别矩阵，根据效用函数实现对候选网络的根据延迟、抖动、安全性等计算网络属性权重去对其进行综是从一组方案中选择一个用户最满意的，主要采用对权重排同网络的满意度。此类算法仅仅根据网络属性的影响选择最移动性和用户偏好等对网络选择的影响。动态规划算法主要逻辑等，可以通过基于马尔克夫过程综合考虑用户移动和用Yang Zhang 等人[40]基于马尔克夫决策过程(MDP)模型为间歇了一种最优的卸载算法，其目标是最小化计算卸载成本。模糊多属性决策(IFMADM)在网络选择中的应用并提出了一型。首先，属性权重是通过相对熵及其相关理论确定的；

【参考文献】：
期刊论文
[1]博弈论在市场竞争中的应用[J]. 李沅静.  现代商贸工业. 2018(03)
[2]移动互联异构网络下多终端协同的垂直切换决策算法[J]. 李思思,程良伦,王涛,董晓庆.  计算机应用研究. 2018(08)
[3]移动云环境下高能效的移动终端计算迁移策略[J]. 张文柱,曹琲琲,周雪婷.  西安电子科技大学学报. 2017(03)
[4]基于网络最大流的网络目标选择模型[J]. 喻飞飞,胡友涛,王剑.  指挥控制与仿真. 2017(01)
[5]多网络接入协同选择与聚合算法[J]. 刘斌,朱琦.  信号处理. 2017(01)
[6]基于信号衰减模型补偿的RSS指纹定位算法[J]. 华钢,王永星.  徐州工程学院学报(自然科学版). 2015(04)
[7]基于多属性判决的网络选择算法[J]. 张钰,刘胜美.  计算机科学. 2015(06)
[8]浅谈无线通信测控技术的现状与发展[J]. 詹煜.  科协论坛(下半月). 2013(05)

硕士论文
[1]基于潜在博弈论的频谱分配优化问题研究[D]. 蒋兵霞.兰州理工大学 2018
[2]移动云环境中数据计算卸载和分布式云存储管理问题的研究[D]. 刘杜鹃.深圳大学 2016
[3]基于博弈论的无线网络节点行为研究[D]. 黄莉.北京交通大学 2011



本文编号：2929887