面向时延优化的移动边缘计算资源调度算法研究

发布时间：2022-07-20 16:20

　　随着万物互联的不断发展,无人驾驶和智能视频等众多新型应用如雨后春笋般产生,其对时延的要求愈发严苛,由此移动边缘计算应运而生。移动边缘计算可有效解决用户时延需求和电池容量受限等难题。移动边缘计算的研究包含系统架构、资源管理、绿色节能和安全隐私等方面,其中资源管理与计算机科学研究最为相关,也广受学术界重视。针对传统云计算利用广域网传输的高延迟问题,移动边缘计算在网络边缘节点大量部署服务器,为用户提供低延迟、近距离的本地云服务。由于移动边缘计算采取网络边缘分布式部署服务器,同时各节点计算和存储资源受限,并且系统中的计算、通信和缓存资源具有异构性和耦合性,传统资源调度难以适应其网络结构,因此需要提出灵活性的资源分配策略,降低数据传输时延。针对以上挑战,本文基于现有研究,面向时延优化,研究移动边缘计算中的资源调度算法,主要工作及创新点如下:一、针对多服务器单用户的计算资源调度问题,设计马尔可夫近似算法,实现更高效的系统计算资源调度。利用任务分配决策和扩展设备计算能力,建立延迟和能耗的权衡最小化的问题模型。应用马尔可夫近似算法在所有可行配置上实行马尔可夫链执行状态转换,实现在较短时间内收敛至近似最... 

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【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 课题背景
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 移动边缘计算标准化进程
        1.2.2 移动边缘计算研究现状
    1.3 研究内容与组织结构
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 论文组织结构
2 相关技术基础
    2.1 移动边缘计算相关知识
        2.1.1 不同属性分类
        2.1.2 新型应用案例
    2.2 马尔可夫近似
        2.2.1 问题描述
        2.2.2 马尔可夫近似
        2.2.3 转移速率设计
    2.3 深度强化学习
        2.3.1 马尔可夫决策过程
        2.3.2 强化学习
        2.3.3 深度Q学习
    2.4 本章小结
3 多服务器单用户的计算资源调度
    3.1 问题描述
    3.2 数学模型
    3.3 算法设计
        3.3.1 问题转化求解
        3.3.2 马尔可夫链
        3.3.3 近似算法设计
        3.3.4 算法性能分析
    3.4 仿真结果及分析
        3.4.1 仿真设置
        3.4.2 性能分析
    3.5 本章小结
4 多服务器多用户的计算和通信资源联合优化
    4.1 问题描述
    4.2 MTPO算法设计
        4.2.1 问题转化求解
        4.2.2 MTPO算法设计
        4.2.3 算法可行性分析
    4.3 仿真与结果分析
        4.3.1 仿真设置
        4.3.2 性能分析
    4.4 本章小结
5 多服务器系统的通信、计算和缓存资源的联合优化
    5.1 问题描述
    5.2 联合优化框架设计
        5.2.1 协同缓存机制
        5.2.2 DQN算法设计
    5.3 仿真与结果分析
        5.3.1 仿真设置
        5.3.2 性能分析
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集



本文编号：3664324