【摘要】：隨著移動智能終端以及新興的人工智能應(yīng)用(如自動導(dǎo)航、人臉識別等)的普及和發(fā)展,移動設(shè)備由于計算能力低、電池容量有限而遇到了巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的云計算有很強的計算能力,但面臨著響應(yīng)延遲長、回程帶寬受限的問題,為了克服這些困難,移動邊緣計算(Mobile Edge Computing,MEC)應(yīng)需而生。MEC具有很強的計算能力,與此同時,MEC具有高帶寬、低延遲、低成本等優(yōu)點�，F(xiàn)有的MEC研究較多考慮降低用戶時延、能耗等成本,而忽略了經(jīng)濟因素,但經(jīng)濟因素在卸載決策中的地位至關(guān)重要。在分布式?jīng)Q策場景中,用戶競爭資源,用戶間的決策相互影響,服務(wù)器端實際的計算速率有限,而現(xiàn)有文獻的考慮較為理想化;且現(xiàn)實中用戶受到信令開銷限制,不一定能得到全局信息。除此之外,傳統(tǒng)的分布式非合作卸載策略都考慮少量設(shè)備,因為增多設(shè)備會增加系統(tǒng)控制的開銷,這些卸載方案的開銷會隨著設(shè)備的數(shù)量增大而快速增加。本文首先調(diào)查了 MEC的研究現(xiàn)狀,分析了當(dāng)前研究的關(guān)注點及不足之處,這是本文進行研究的原因及切入點。其次介紹了本研究所利用的理論工具,包括匹配理論,排隊論,演化博弈論,為研究奠定基礎(chǔ)。接下來,本文研究了基于匹配理論的任務(wù)卸載策略,優(yōu)化用戶與計算、通信資源間的分配方案,以使系統(tǒng)中用戶的滿意度最大化。將MEC與D2D通信(Device-to-Device Communications)聯(lián)合考慮,提出了性價比的概念并用它衡量用戶滿意度,根據(jù)用戶的任務(wù)特征設(shè)定價格預(yù)算方案,遵循“優(yōu)質(zhì)優(yōu)價”原則設(shè)計計算、通信資源的收費方案。引入圖論中匹配的概念,設(shè)計Improved-KM(Improved Kuhn-Munkras)算法,MBOS(Matching Based Offloading Strategy)算法,優(yōu)化用戶、載波、幫助者之間的分配方案。仿真結(jié)果表明,本算法可以實現(xiàn)用戶、通信資源、兩種計算資源的高效分配,顯著提高了系統(tǒng)中用戶的滿意度。最后,本文研究了基于種群演化博弈的任務(wù)卸載策略,設(shè)計PGBOS(Population Game Based Offloading Strategy)算法以實現(xiàn)分布式?jīng)Q策下每個用戶最小化其成本的目標(biāo)。傳統(tǒng)博弈理論中部分假設(shè)并不現(xiàn)實,且只適用于少量用戶的場景,因此引入演化博弈模型,將個體決策的演化轉(zhuǎn)換為種群狀態(tài)空間演化進行考量。使用動態(tài)演進策略進行種群演化,考慮了服務(wù)器處理速度有限的情況,并設(shè)計了相應(yīng)方案以降低排隊時延。仿真結(jié)果表明,該算法可以使系統(tǒng)中用戶的平均成本顯著降低。同時,該算法可以節(jié)約信令開銷,對用戶數(shù)量不敏感,更具有現(xiàn)實意義。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP368.5;TP393.09;TN929.5
【圖文】：

ＭＥＣ、微云、霧計算三者的概念相似，基本思想都集中在將云計算能力遷移至逡逑網(wǎng)絡(luò)邊緣，都屬于邊緣計算的范疇，故本文也調(diào)查了霧計算的研宄現(xiàn)狀�，F(xiàn)有國內(nèi)逡逑外移動邊緣計算通信與計算聯(lián)合優(yōu)化的研究分類如圖１－２所示。逡逑按照計算任務(wù)卸載方式劃分，現(xiàn)有研宄可分為二元決策、部分卸載和概率（或逡逑隨機）卸載，其中二元決策假定計算任務(wù)不可分割，只能由用戶設(shè)備自身處理或完逡逑全上傳到移動邊緣服務(wù)器節(jié)點處理［３］［４］，而部分卸載則假設(shè)計算任務(wù)需要處理的數(shù)逡逑據(jù)可以分割［５＿７］，可部分上傳而部分本地處理；概率卸載則按照一定概率決定每個逡逑用戶采用本地處理方式或者交服務(wù)器節(jié)點處理１８］。按照移動邊緣計算的服務(wù)模式，逡逑可以劃分為單服務(wù)器節(jié)點服務(wù)單用戶，單服務(wù)器節(jié)點服務(wù)多用戶，或者多服務(wù)器節(jié)逡逑點以調(diào)度或者協(xié)作的方式服務(wù)多個用戶。逡逑任務(wù)卸載策略的決策主體可以是用戶，也可以是基站。在集中式策略中，基站逡逑作為決策中心

ＭＥＣ系統(tǒng)包含４個基本功能組件，分別為平臺管理子系統(tǒng)，能力開放子系統(tǒng)，逡逑路由子系統(tǒng)和邊緣云基礎(chǔ)設(shè)施，這些基本功能組件在ＭＥＣ系統(tǒng)中的相互作用與關(guān)逡逑系如圖２－２所示［４０］。邐逡逑ＭＥＣ系統(tǒng)逡逑外部網(wǎng)絡(luò)￣Ｌ邐＾——邐逡逑（如企業(yè)網(wǎng)）卜虛擬化資源管理逡逑邊緣云基礎(chǔ)設(shè)施逡逑個逡逑能力逡逑調(diào)用邐平逡逑（（￥））邐數(shù)據(jù)Ｋ統(tǒng)計—Ｉ逡逑／邋＼邐路由子系統(tǒng)數(shù)據(jù)平酬邐Ｉ逡逑無線接入網(wǎng)邐個個邐統(tǒng)逡逑業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)平逡逑數(shù)據(jù)面控制逡逑士邋士邐邐逡逑＾邐能力ｇ用統(tǒng)計邐計費信息」運營商逡逑”邋能力開放子一…邋邐邐邋｜邋ｒｔｍｍ逡逑ｂ邐系統(tǒng)邐能力調(diào)用管控邋邐逡逑圖２－２邋ＭＥＣ系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)示意圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－２邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋Ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ邋Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ＭＥＣ邋Ｓｙｓｔｅｍ逡逑２．２匹配理論逡逑匹配理論是圖論的一個重要內(nèi)容，市場中的許多選擇問題都可以建模為圖，進逡逑而通過匹配理論解決。給定的點和兩點之間的連線所組成的圖形，是本節(jié)所討論的逡逑“圖”，研宄者用它表示事物間的聯(lián)系，以點表示事物，以兩點間的連接線代表兩逡逑個事物間的聯(lián)系。匹配方案很好地契合了通信場景中任務(wù)調(diào)度和資源分配方案，所逡逑以，用匹配理論研宄通信場景中的資源分配具有重大意義。逡逑２．２．１圖的概念逡逑圖論是以圖為研究對象的數(shù)學(xué)問題的分支。圖（ｇｒａｐｈ）是無序集（Ｖ，Ｅ）的有序逡逑對，集合Ｖ是點集，Ｅ是邊集。如果Ｇ是圖，那么Ｖ＝Ｖ（Ｇ）是Ｇ的點集，Ｅ＝Ｅ（Ｇ）逡逑是邊集

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 司帥;胡首都;;一種認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)頻譜分配策略[J];通信技術(shù);2011年04期

本文編號：2724423