移动边缘计算中任务卸载及迁移算法研究

发布时间：2024-07-09 04:07

　　随着移动互联网和物联网技术的快速发展,人类已经进入万物互联的时代。为了解决传统云计算的高延迟和用户有限的处理能力的问题,提出了移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术。MEC将计算和存储功能从远程数据中心迁移到靠近用户的网络边缘,旨在快速直接地提供计算服务。移动用户可以将任务卸载到MEC中处理,同时,任务也可以在MEC间进行迁移。因此,本论文在移动边缘计算的框架下,研究任务卸载及迁移问题。首先,在现实网络场景中,用户是随时移动的。用户的移动性将会对任务卸载产生很大的影响。针对此问题,本文研究了在MEC网络中,用户的移动性对任务迁移的影响。其中用户与MEC之间的连接时间是不确定的,若分配的任务与实际连接时间不匹配,则会导致任务迁移。首先,使用多阶段随机规划解决连接时间不确定性的影响。同时,考虑到移动用户可以同时存在多个候选MEC服务器,引入了用于MEC选择的多臂赌博机模型。因此,本文提出了基于随机规划与多臂赌博机的任务卸载及迁移算法(Task Offloaing and Migration Algorithm based on Stochastic Prog...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.12017-2022年全球网络IP流量增长情况

重庆邮电大学硕士学位论文，无线接入点(AccessPoint，AP)，笔记本电脑，平板电脑和智能手机些边缘设备在计算能力方面越来越强大，但是也可能无法在短时间内数据。所以，仅依靠传统的移动云计算技术和移动设备已经不足以实现级的计算和通信延迟要求。因此这就亟需设计一个既能继承M....

图1.2移动边缘计算系统结构

图1.2移动边缘计算系统结构移动边缘计算的主要目标是[15]：1)通过在边缘网络中处理计算密集型应用程序（如图像处理，移动游戏）来优化移动计算服务。2)在大数据发送到公共云之前进行分析。3)借助RAN信息提供上下文感知服务（如网络负载，用户位置）。4)在用户附近启用云服务....

图1.3多用户移动边缘计算场景因此，针对以上关于MEC的问题及挑战的讨论，本文要解决的问题包括以下

图1.3多用户移动边缘计算场景因此，针对以上关于MEC的问题及挑战的讨论，本文要解决的问题包括点：1)关于MEC的移动性管理方面，主要解决用户的随机移动性对任务卸载的影响。2)关于MEC系统的部署方面，主要解决用户在多MEC部署场景下如何适的MEC进行任务....

图2.1任务卸载流程图

以及分别分配多少任务量。另外，如果将任务卸载到MEC上，则此要考虑如何根据用户设备自身的计算能力，不同MEC的计算能力，传输速素选择一个合适的MEC进行任务处理。②任务卸载在任务卸载决策做出之后，移动用户就可以与MEC建立通信连接，将载的任务量提交到MEC服务....

本文编号：4004369