面向多服务器的移动边缘计算卸载研究

发布时间：2020-06-21 17:48

【摘要】：随着移动智能终端以及新兴的人工智能应用(如自动导航、人脸识别等)的普及和发展,移动设备由于计算能力低、电池容量有限而遇到了巨大的挑战。传统的云计算有很强的计算能力,但面临着响应延迟长、回程带宽受限的问题,为了克服这些困难,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)应需而生。MEC具有很强的计算能力,与此同时,MEC具有高带宽、低延迟、低成本等优点。现有的MEC研究较多考虑降低用户时延、能耗等成本,而忽略了经济因素,但经济因素在卸载决策中的地位至关重要。在分布式决策场景中,用户竞争资源,用户间的决策相互影响,服务器端实际的计算速率有限,而现有文献的考虑较为理想化;且现实中用户受到信令开销限制,不一定能得到全局信息。除此之外,传统的分布式非合作卸载策略都考虑少量设备,因为增多设备会增加系统控制的开销,这些卸载方案的开销会随着设备的数量增大而快速增加。本文首先调查了 MEC的研究现状,分析了当前研究的关注点及不足之处,这是本文进行研究的原因及切入点。其次介绍了本研究所利用的理论工具,包括匹配理论,排队论,演化博弈论,为研究奠定基础。接下来,本文研究了基于匹配理论的任务卸载策略,优化用户与计算、通信资源间的分配方案,以使系统中用户的满意度最大化。将MEC与D2D通信(Device-to-Device Communications)联合考虑,提出了性价比的概念并用它衡量用户满意度,根据用户的任务特征设定价格预算方案,遵循“优质优价”原则设计计算、通信资源的收费方案。引入图论中匹配的概念,设计Improved-KM(Improved Kuhn-Munkras)算法,MBOS(Matching Based Offloading Strategy)算法,优化用户、载波、帮助者之间的分配方案。仿真结果表明,本算法可以实现用户、通信资源、两种计算资源的高效分配,显著提高了系统中用户的满意度。最后,本文研究了基于种群演化博弈的任务卸载策略,设计PGBOS(Population Game Based Offloading Strategy)算法以实现分布式决策下每个用户最小化其成本的目标。传统博弈理论中部分假设并不现实,且只适用于少量用户的场景,因此引入演化博弈模型,将个体决策的演化转换为种群状态空间演化进行考量。使用动态演进策略进行种群演化,考虑了服务器处理速度有限的情况,并设计了相应方案以降低排队时延。仿真结果表明,该算法可以使系统中用户的平均成本显著降低。同时,该算法可以节约信令开销,对用户数量不敏感,更具有现实意义。
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP368.5;TP393.09;TN929.5
【图文】：

部分卸载,单服务器,节点处理,概率

ＭＥＣ、微云、雾计算三者的概念相似，基本思想都集中在将云计算能力迁移至逡逑网络边缘，都属于边缘计算的范畴，故本文也调查了雾计算的研宄现状。现有国内逡逑外移动边缘计算通信与计算联合优化的研究分类如图１－２所示。逡逑按照计算任务卸载方式划分，现有研宄可分为二元决策、部分卸载和概率（或逡逑随机）卸载，其中二元决策假定计算任务不可分割，只能由用户设备自身处理或完逡逑全上传到移动边缘服务器节点处理［３］［４］，而部分卸载则假设计算任务需要处理的数逡逑据可以分割［５＿７］，可部分上传而部分本地处理；概率卸载则按照一定概率决定每个逡逑用户采用本地处理方式或者交服务器节点处理１８］。按照移动边缘计算的服务模式，逡逑可以划分为单服务器节点服务单用户，单服务器节点服务多用户，或者多服务器节逡逑点以调度或者协作的方式服务多个用户。逡逑任务卸载策略的决策主体可以是用户，也可以是基站。在集中式策略中，基站逡逑作为决策中心

示意图,系统功能结构,示意图

ＭＥＣ系统包含４个基本功能组件，分别为平台管理子系统，能力开放子系统，逡逑路由子系统和边缘云基础设施，这些基本功能组件在ＭＥＣ系统中的相互作用与关逡逑系如图２－２所示［４０］。逦逡逑ＭＥＣ系统逡逑外部网络￣Ｌ逦＾——逦逡逑（如企业网）卜虚拟化资源管理逡逑边缘云基础设施逡逑个逡逑能力逡逑调用逦平逡逑（（￥））逦数据Ｋ统计—Ｉ逡逑／邋＼逦路由子系统数据平酬逦Ｉ逡逑无线接入网逦个个逦统逡逑业务数据平逡逑数据面控制逡逑士邋士逦逦逡逑＾逦能力ｇ用统计逦计费信息」运营商逡逑”邋能力开放子一…邋逦逦邋｜邋ｒｔｍｍ逡逑ｂ逦系统逦能力调用管控邋逦逡逑图２－２邋ＭＥＣ系统功能结构示意图逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－２邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋Ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ邋Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ＭＥＣ邋Ｓｙｓｔｅｍ逡逑２．２匹配理论逡逑匹配理论是图论的一个重要内容，市场中的许多选择问题都可以建模为图，进逡逑而通过匹配理论解决。给定的点和两点之间的连线所组成的图形，是本节所讨论的逡逑“图”，研宄者用它表示事物间的联系，以点表示事物，以两点间的连接线代表两逡逑个事物间的联系。匹配方案很好地契合了通信场景中任务调度和资源分配方案，所逡逑以，用匹配理论研宄通信场景中的资源分配具有重大意义。逡逑２．２．１图的概念逡逑图论是以图为研究对象的数学问题的分支。图（ｇｒａｐｈ）是无序集（Ｖ，Ｅ）的有序逡逑对，集合Ｖ是点集，Ｅ是边集。如果Ｇ是图，那么Ｖ＝Ｖ（Ｇ）是Ｇ的点集，Ｅ＝Ｅ（Ｇ）逡逑是边集

【参考文献】