缓存辅助边缘计算的卸载决策与资源优化分析

发布时间：2025-01-09 03:03

　　 提出以及制定对应的缓存辅助边缘计算卸载决策与资源优化方案，以此来促使移动边缘计算系统终端设备本身的能量消耗得到降低。首先需构建优化问题，其为用户取最小值在最坏状况下执行某项任务时的为能耗值，再将这一规划问题通过计算机的计算以及系列的信息化技术转变为相应的二次约束的二次规划模型，通过随机概率映射以及半定松弛的方式获取缓存辅助下情况对应的预选卸载集合。此外借助二分法与拉格朗日法分别求得边缘计算资源分配以及卸载决策集合，然后借助比较集合中对应设备的能耗值来确定最佳的卸载决策与资源优化方案，就实验结果来说，该方案的制定与应用可较大程度地降低用户端的能源消耗，促进边缘计算系统相应的服务性能得到提升。

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【部分图文】：

图1 网络模型图

新缓存辅助边缘计算在构建网络模型时，要求按照如图1所示的方式进行，其涵盖N个用户设备、移动边缘计算服务器（MEC服务器）与边缘基站。其中在移动边缘计算服务器接收到用户设备传递而来的无线数据信息时，会按照固定的程序对其加以分析，并反馈出一定的决策命令信息。此时用户设备会按照预选设定....

图2 拉格朗日辅助函数图

参考Karush-Kuhn-Tucker条件，可得出最优功率分配解析式[3]:5结语

本文编号：4025047