多用户移动边缘计算系统的能量管理优化算法研究

发布时间：2023-07-24 20:44

　　随着移动互联网的迅速发展,人们已习惯于通过多样化的移动终端来安排日常生活,但目前移动设备在计算能力、存储能力以及电池容量等方面的局限性,导致用户在实际使用中的计算需求难以被完全满足。如何有效改善移动设备资源有限与用户需求之间的矛盾无疑是一个很大的挑战。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为一种新兴的计算模式框架,通过制定有效的卸载决策将部分计算密集型的数据任务传输到MEC服务器上进行计算,从而缓解终端设备上的计算压力,减少系统能耗,保证计算服务质量,为用户提供高带宽、低时延的计算服务环境。本文针对移动边缘计算系统的能量管理问题,对配置有能量收集设备的多用户单MEC服务器场景下的系统能耗优化问题展开研究,提出了基于李雅普诺夫方法的优化算法和基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)的分布式优化算法,实现了在满足一定计算服务质量和系统队列稳定的条件下,最小化系统能耗的优化目标。主要工作和创新点总结如下:第一,本文所考虑的MEC系统中,包含有多个具备能量收集装置的移动终端和一个MEC服...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 主要研究内容
    1.4 论文组织结构
第二章 相关理论及技术研究介绍
    2.1 移动边缘计算
        2.1.1 移动边缘计算技术介绍
        2.1.2 移动边缘计算的应用场景
    2.2 能量收集技术
    2.3 李雅普诺夫优化方法
    2.4 ADMM分布式优化方法
    2.5 本章小结
第三章 多用户MEC系统能量管理优化模型
    3.1 引言
    3.2 多用户MEC系统能量管理问题描述
    3.3 多用户MEC系统模型搭建
        3.3.1 计算模型
        3.3.2 电池模型
    3.4 多用户MEC系统能量管理优化目标函数
        3.4.1 确定目标函数
        3.4.2 目标函数的放松
    3.5 本章小结
第四章 多用户MEC系统的能耗优化算法设计
    4.1 引言
    4.2 基于李雅普诺夫优化方法的算法设计
        4.2.1 构造虚拟队列
        4.2.2 算法设计
        4.2.3 算法性能及可行性分析
    4.3 基于ADMM方法的分布式算法设计
        4.3.1 算法设计
        4.3.2 算法分析与实现
    4.4 仿真实验与结果分析
        4.4.1 仿真实验数据
        4.4.2 仿真结果分析
    4.5 本章小结
第五章 结论与展望
    5.1 研究工作总结
    5.2 今后工作展望
参考文献
致谢
作者攻读学位期间取得的研究成果



本文编号：3836489