移动边缘计算任务迁移与资源管理研究

发布时间：2023-12-03 20:01

　　近年来,增强/虚拟现实、智慧城市和自动驾驶等新兴移动应用快速发展,其计算和存储资源需求远超移动终端能力。随着软件定义网络和网络功能虚拟化技术的发展,边缘网络设备逐渐变为可编程的通用处理设备,并具备强大的计算、存储和通信能力。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术利用上述计算、存储和通信能力,在边缘网络对复杂任务进行分布式处理,提升网络数据处理能力,并提供低时延高可靠计算服务,以满足未来移动应用对计算能力与服务质量的需求。其中,任务迁移和资源管理直接影响系统处理能力、服务时延及开销,是移动边缘计算的关键研究问题。针对移动边缘计算的任务迁移和资源管理问题,本论文分别从用户任务迁移、多用户—单小区任务迁移与资源管理以及边缘计算组网三个方面展开研究,对系统吞吐量、服务时延、系统稳定性以及能耗进行优化。主要工作和创新点如下。第一,考虑边缘计算中无线信道、任务到达和计算资源等环境动态特性,分别针对单用户—边缘服务器任务迁移和多移动用户协作场景进行研究。具体地,对于单用户—边缘服务器场景,将边缘计算的复杂环境变化建模为控制理论中不可测的系统随机扰动,并通过滚动时域控制...

【文章页数】：166 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号说明
第一章 绪论
    1.1 研究背景及研究意义
        1.1.1 移动边缘计算简介
        1.1.2 选题及研究意义
    1.2 任务迁移与资源管理研究现状
    1.3 主要研究内容及挑战
    1.4 论文组织结构
    参考文献
第二章 动态环境边缘计算用户任务迁移
    2.1 单用户边缘计算的自适应任务迁移
        2.1.1 系统模型与问题构建
        2.1.2 基于滚动时域控制的自适应任务迁移决策
        2.1.3 仿真结果及分析
    2.2 多用户协作计算的分布式在线任务迁移
        2.2.1 系统模型和问题构建
        2.2.2 实时激励条件下的在线分布式协作计算
        2.2.3 非实时激励条件下的在线分布式协作计算
        2.2.4 仿真结果及分析
    2.3 本章小结
    参考文献
第三章 移动边缘计算单小区任务迁移和资源管理
    3.1 研究背景
    3.2 边缘计算联合无线和计算资源管理与任务卸载
        3.2.1 系统模型与问题构建
        3.2.2 联合无线和计算资源管理与任务卸载
        3.2.3 仿真结果及分析
    3.3 边缘计算时延敏感任务接入控制和资源分配
        3.3.1 系统模型与问题构建
        3.3.2 高效能接入控制与计算资源分配
        3.3.3 仿真结果及分析
    3.4 海量连接的物联网边缘计算在线资源调度
        3.4.1 系统模型及问题构建
        3.4.2 针对物联网应用的低开销在线资源调度
        3.4.3 海量设备连接的选择性上报策略
        3.4.4 仿真结果及分析
    3.5 本章小结
    参考文献
第四章 移动边缘计算组网资源管理
    4.1 大规模边缘计算分布式优化和协作域划分
        4.1.1 系统模型和问题构建
        4.1.2 大规模边缘计算分布式在线优化
        4.1.3 边缘计算协作域划分与分布式优化
        4.1.4 仿真结果及分析
    4.2 边缘计算分布式机器学习资源管理
        4.2.1 研究背景
        4.2.2 系统模型及问题构建
        4.2.3 边缘计算分布式机器学习的在线资源管理
        4.2.4 仿真结果及分析
    4.3 本章小结
    参考文献
第五章 总结与展望
    5.1 论文总结与后续工作
    5.2 未来研究展望
致谢
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本文编号：3870294