服务驱动下的边缘通信网络资源分配方法研究

作     者：陈鹏宇 

作者单位：东南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：宋铁成

授予年度：2023年

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

主      题：边缘网络 资源分配 遗传算法 服务迁移 Lyapunov优化算法 

摘      要：本论文的研究课题来源于江苏省重点研发计划(产业前瞻与关键核心技术)项目“智能边缘网络协同组织与重构技术研究(No:BE2020084-2)。随着通信、物联网等技术的不断更新迭代,信息化和数字化的理念逐渐渗透到各行各业,技术的革新提高了用户对计算能力的要求。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种新兴的计算技术,可以将任务卸载到靠近用户终端的MEC服务器进行计算,有效解决云计算中的时延问题。本文以保障服务质量(Quality of Service,QoS)为主要目标,对边缘通信网络中的资源分配进行优化。 本文的主要工作如下: (1)针对边缘通信网络中任务处理时延和服务优先级的问题,提出了一种多时隙资源动态分配(Multi-Slot Dynamic Resource Allocation,MSDRA)算法,有效保障了服务的即时性和公平性,提升了服务质量。首先,对于边缘计算的实际场景,建立了云-边-端的决策优化系统,系统中MEC服务器为用户提供计算资源。然后,为保障系统资源分配的公平性,本文采用时延代价量化用户服务质量,同时兼顾系统能量消耗,建立了时延和能耗的双目标优化模型。进一步,针对上述双目标优化问题,本文提出了MSDRA算法,该算法分为两步,先根据用户的实时需求,动态分配载波频率,再使用基于遗传算法的资源分配算法,确定边缘网络计算资源的分配策略。随着用户数的增加,遗传算法的搜索空间会快速增大,为解决此问题,本文还设计了一种多用户主体资源博弈算法,该算法能够以低复杂度实现资源较好的分配。最后,通过仿真验证了上述算法在降低时延和保障系统公平性方面的有效性。此外,本文还分析了能耗权重引起的卸载决策的变化。 (2)针对边缘网络服务迁移场景中服务成功率和能耗的问题,提出了一种基于双时间尺度的资源分配与服务迁移(Two-Timescale Resource Allocation and Service Migration,TTRASM)算法,有效保障了服务的可靠性,节约了系统能源。首先,本文采用了一种双时间尺度模型,将时隙划分为不同的时间块,在确保用户服务成功率的基础上,考虑了最小化系统能耗的优化问题。然后,本文提出了TTRASM算法,该算法分为两步,先使用Lyapunov优化理论将服务成功率的约束条件转化为队列长度,把原优化问题等价为最小化Lyapunov漂移惩罚函数上界,再分别对两个时间尺度内的迁移和分配决策进行优化。在大时间尺度上,进行服务迁移,计算下一个时间块各个MEC服务器下Lyapunov漂移惩罚函数上界的期望值,决定迁移策略;在小时间尺度上,进行资源分配,在满足用户需求的基础上,动态调整资源分配策略,降低系统能耗。最后,通过仿真分析,验证了TTRASM算法的有效性。此外,本文还分析了不同控制参数引起的系统能耗和任务平均失败率的变化。