移动边缘计算环境下的资源优化研究

发布时间：2021-04-26 20:53

　　随着移动终端（例如,手机、平板、智能车辆等）在人们的生活当中越来越普及,用户对数据的传输速率和服务质量的要求呈指数增长。将数据处理任务迁移到云端的移动云计算已经无法满足用户的低时延和高服务质量的需求。为了解决上述需求,将云服务器迁移到更加接近用户的附近移动边缘计算被提出来了。用户可以把复杂的计算任务卸荷到边缘服务器上面满足自己低时延和低能耗、高服务质量的需求。随着移动终端的硬件水平不断提高以及相关通信技术的逐渐完善,用户不仅可以作为资源的需求方,而且还可以作为资源的提供方为移动边缘计算贡献自己的计算存储资源,从而成为移动边缘计算的一个重要组成部分。这种新的范式不仅灵活地丰富了边缘服务器的组建来源,同时节省了部署固定边缘服务器的成本。与此同时,用于组建边缘服务器的移动终端已经由单一的手机扩充为各式各样的终端设备,尤其利用停靠在大型停车场和路面上的大量智能网络汽车。如今,这些车辆的计算资源多数处于未开发的状况,如何优化与分配这些未被充分利用的车辆资源是个值得研究的热点问题。但是车辆的移动性、异构性、和动态的网络拓扑结构的限制给车辆资源分配带来了巨大的挑战。基于上述的热点价值和挑战,本论文主... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 研究现状
    1.3 课题的研究内容和主要贡献
    1.4 本文的内容与安排
第二章 移动边缘计算概述
    2.1 移动边缘计算的架构与优势
    2.2 移动边缘计算的关键技术
    2.3 移动边缘计算的应用模式
第三章 停靠车辆场景下的计算资源调度
    3.1 引言
    3.2 系统模型
    3.3 问题描述
        3.3.1 停车场车流量模型
        3.3.2 买家模型
        3.3.3 卖家模型
        3.3.4 契约论建模
    3.4 求解算法
    3.5 仿真结果
    3.6 本章小结
第四章 公交车场景下的计算资源调度
    4.1 引言
    4.2 系统模型
    4.3 问题描述
        4.3.1 公交车的效益函数
        4.3.2 路侧云成本
    4.4 求解算法
    4.5 仿真结果
    4.6 本章小结
第五章 本地云协助场景下的计算资源调度
    5.1 引言
    5.2 系统模型
    5.3 问题描述
        5.3.1 资源需求和提供的车辆效益函数
        5.3.2 本地服务商的效益函数
    5.4 求解和算法
        5.4.1 求解与证明
        5.4.2 求解算法
    5.5 仿真结果
    5.6 本章小结
结论与展望
参考文献
攻读学位期间发表的科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]移动边缘计算综述[J]. 李子姝,谢人超,孙礼,黄韬.  电信科学. 2018(01)

博士论文
[1]移动云计算中的资源调度与节能问题研究[D]. 柳兴.北京邮电大学 2015

硕士论文
[1]移动云计算中任务分配策略研究[D]. 王祝琳.吉林大学 2016
[2]车联网移动云通信网络系统的设计与关键技术研究[D]. 夏文龙.广东工业大学 2014



本文编号：3162099