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面向时空差异化需求的任务卸载和服务缓存联合优化

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陆军工程大学学报 2025年第1期4卷 10-19页

作者：梁吉申张冬雪余刚王碧单鸿久陆军工程大学通信士官学校重庆400035 重庆工程学院电子信息学院重庆400056 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)可有效解决移动用户业务需求增多、业务处理难度增大的问题。然而,用户业务需求存在时空上的差异化,同时网络环境的深度不确定性等网络特征也制约了网络边缘任务处理和服务缓存效率。针对以上挑... 详细信息

移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)可有效解决移动用户业务需求增多、业务处理难度增大的问题。然而,用户业务需求存在时空上的差异化,同时网络环境的深度不确定性等网络特征也制约了网络边缘任务处理和服务缓存效率。针对以上挑战,对多用户多边缘服务器的MEC系统中用户业务卸载和服务缓存问题进行了研究,针对用户在时空上的差异化业务需求特征,以最小化基站下所有用户的平均时延和能耗成本为优化目标,建立基于面向时空差异化需求的任务卸载和服务缓存联合优化。同时,考虑到深度不确定性的网络环境特征,进一步提出了基于图注意力网络和长短期记忆网络的多智能体深度强化学习算法,用于自主学习和决策用户任务卸载、资源分配及服务缓存策略。仿真验证了所提算法具有良好的收敛性和能效。

关键词：边缘计算业务差异化任务卸载资源分配服务缓存

移动边缘网络下服务缓存与资源分配联合优化策略

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通信学报 2023年第1期44卷 64-74页

作者：龙隆刘子辰陆在旺张玉成李蕾中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学计算技术研究所北京100049

针对边缘服务器的计算与存储资源有限,过多的任务卸载将使其计算能力与负载能力不匹配,从而导致任务处理时延增加的问题,研究了基于多用户、边缘服务器以及云服务器组成的三层网络架构下的任务卸载与存储资源联合优化问题以降低系统整... 详细信息

针对边缘服务器的计算与存储资源有限,过多的任务卸载将使其计算能力与负载能力不匹配,从而导致任务处理时延增加的问题,研究了基于多用户、边缘服务器以及云服务器组成的三层网络架构下的任务卸载与存储资源联合优化问题以降低系统整体时延。由于该问题为混合整数非线性问题,因此提出了一种服务缓存与资源分配联合优化策略。首先,将原问题的连续与离散变量进行解耦为2个子问题,即服务缓存决策问题以及计算资源与通信资源联合优化问题。然后,通过重构线性化方法、松弛法以及凸优化方法对2个子问题进行交替优化迭代获得近似最优解。仿真结果表明,所提策略在低复杂度情况下能够获得近似最优解,并且与其他策略相比时延降低10%左右。

关键词：移动边缘计算多级网络服务缓存资源分配

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面向多边缘设备协作的任务卸载和服务缓存在线联合优化机制

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计算机研究与发展 2021年第6期58卷 1318-1339页

作者：张秋平孙胜刘敏李忠诚张曾琪中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

移动边缘计算通过在边缘设备上部署通信、计算、存储等资源,有效克服传统云计算存在的传输距离较长、响应时延过慢等问题,满足新兴的计算密集型和时延敏感型应用的服务需求.然而,移动边缘计算中存在边缘设备资源有限且多边缘设备间负载... 详细信息

移动边缘计算通过在边缘设备上部署通信、计算、存储等资源,有效克服传统云计算存在的传输距离较长、响应时延过慢等问题,满足新兴的计算密集型和时延敏感型应用的服务需求.然而,移动边缘计算中存在边缘设备资源有限且多边缘设备间负载不均衡的问题.为了解决上述问题,多边缘设备协作成为一种必然趋势.然而,多边缘设备协作面临任务卸载与服务缓存相互耦合、边缘设备的任务负载及资源状态随时空双维变化等两大挑战,极大增加了求解难度.针对上述挑战,提出一种面向多边缘设备协作的任务卸载和服务缓存在线联合优化机制,将任务卸载和服务缓存联合优化问题解耦为服务缓存和任务卸载2个子问题.针对服务缓存子问题,提出基于情景感知组合多臂赌博机的协作服务缓存算法;针对任务卸载子问题,设计基于偏好的双边匹配算法.仿真实验表明所提算法能够有效降低任务整体执行时延,同时实现边缘设备间负载均衡.

关键词：移动边缘计算任务卸载服务缓存协同计算联合优化

车载边缘计算中任务卸载和服务缓存的联合智能优化

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通信学报 2021年第1期42卷 18-26页

作者：刘雷陈晨冯杰裴庆祺何辞窦志斌西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071 中国电子科技集团公司第54研究所河北石家庄050081

针对车载环境下有限的网络资源和大量用户需求之间的矛盾,提出了智能驱动的车载边缘计算网络架构,以实现网络资源的全面协同和智能管理。基于该架构,设计了任务卸载和服务缓存的联合优化机制,对用户任务卸载以及计算和缓存资源的调度进... 详细信息

针对车载环境下有限的网络资源和大量用户需求之间的矛盾,提出了智能驱动的车载边缘计算网络架构,以实现网络资源的全面协同和智能管理。基于该架构,设计了任务卸载和服务缓存的联合优化机制,对用户任务卸载以及计算和缓存资源的调度进行了建模。鉴于车载网络的动态、随机和时变的特性,利用异步分布式强化学习算法,给出了最优的卸载决策和资源管理方案。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法取得了明显的性能提升。

关键词：车联网边缘计算计算卸载服务缓存智能优化

满意度驱动下无人机移动边缘计算服务缓存和资源分配方法

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航空学报 2024年第19期45卷 249-262页

作者：李伟郭艳何明袁昊赖雪斌陆军工程大学通信工程学院南京210016

随着物联网的蓬勃发展,无人机移动边缘计算作为一种新兴的计算范式,将密集型任务卸载到网络边缘服务器上,从而提高用户数据处理能力。该文针对用户任务类型多样化和不同优先级的需求,设计一种量子遗传和凸优化相结合的服务缓存和资源分... 详细信息

随着物联网的蓬勃发展,无人机移动边缘计算作为一种新兴的计算范式,将密集型任务卸载到网络边缘服务器上,从而提高用户数据处理能力。该文针对用户任务类型多样化和不同优先级的需求,设计一种量子遗传和凸优化相结合的服务缓存和资源分配算法。在考虑到存储、计算和能耗约束下,通过联合优化服务缓存、用户卸载策略、时隙划分、计算资源分配和飞行轨迹实现用户满意度最大和服务缓存最小化。具体而言,将原问题分解为3个子问题。首先,基于量子遗传算法求解服务缓存和用户卸载子问题;其次,基于拉格朗日对偶函数得到计算资源分配闭式解;而后,利用逐次凸逼近技术求解时隙划分和无人机轨迹优化子问题;最后,将3个子问题多次迭代获得最优解。仿真结果表明该算法能很好的满足用户多样化需求还兼顾较低的服务缓存。

关键词：无人机移动边缘计算服务缓存满意度资源分配轨迹优化

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面向电工智慧物联的服务缓存和计算卸载策略

中国电力 2022年第4期55卷 23-32,43页

作者：孙毅常少南陈恺崔强沈维捷华北电力大学电气与电子工程学院北京102206 国网物资有限公司北京100120 国网上海市电力公司上海200122

海量数据接入对电工装备智慧物联发起挑战,亟须边缘计算协助数据实时处理。现有工作重点研究了任务卸载技术在工业互联网场景的应用,未充分关注服务缓存对任务卸载策略的影响。针对上述问题,提出了面向电工装备智慧物联场景的联合服务... 详细信息

海量数据接入对电工装备智慧物联发起挑战,亟须边缘计算协助数据实时处理。现有工作重点研究了任务卸载技术在工业互联网场景的应用,未充分关注服务缓存对任务卸载策略的影响。针对上述问题,提出了面向电工装备智慧物联场景的联合服务缓存与任务卸载策略。针对供应商与服务提供商的收益冲突问题,以供应商数据处理时延最小化为目标,研究与证明了计算服务提供商与供应商之间的主从博弈以及纳什均衡点的存在,提出结合粒子群的广义Benders分解算法实现问题求解。仿真结果表明,所提策略有效提高了任务处理效率,降低了供应商的计算成本,提高了服务提供商的服务收益。

关键词：电工装备边缘计算任务卸载服务缓存成本优化工业互联网

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服务缓存约束下优化用户设备执行成本的任务卸载策略

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计算机科学 2023年第10期50卷 275-281页

作者：张俊娜陈家伟鲍想刘春红袁培燕河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南师范大学智慧商务与物联网技术河南省工程实验室河南新乡453007

边缘计算通过在网络边缘侧提供更优的计算和存储能力,能够有效降低用户设备的执行时延和能耗。随着应用程序对计算和存储资源的需求越来越大,任务卸载作为消除用户设备固有限制的一种有效手段,成为了主要的研究热点之一。然而,在已有的... 详细信息

边缘计算通过在网络边缘侧提供更优的计算和存储能力,能够有效降低用户设备的执行时延和能耗。随着应用程序对计算和存储资源的需求越来越大,任务卸载作为消除用户设备固有限制的一种有效手段,成为了主要的研究热点之一。然而,在已有的任务卸载研究中,常常忽略不同类型的任务对服务需求的多样性以及边缘服务器服务缓存有限的情形,从而导致不可行的卸载决策。因此,在服务缓存约束下,研究了能够使得用户设备执行成本最优的任务卸载问题。首先设计了云服务器、边缘服务器和本地设备的协同卸载模型,用于平衡边缘服务器的负载问题,同时借助云服务器弥补边缘服务器有限的服务缓存能力。然后,提出了适用于云边端协同的任务卸载算法,优化用户设备的执行成本。当任务被卸载时,先采用改进的贪婪算法选择最佳的边缘服务器,再通过比较任务在不同位置上的执行成本,来确定任务的卸载决策。实验结果表明,所提算法相比对比算法能够有效降低用户设备的执行成本。

关键词：边缘计算任务卸载云边端协同服务缓存卸载策略优化

服务缓存辅助的边缘网络计算卸载与资源分配研究

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服务缓存辅助的边缘网络计算卸载与资源分配研究

作者：范静怡华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

第五代通信系统中大量智能设备的接入和新兴应用服务的涌现带来了巨大的数据流量负荷和终端资源压力。集中式云计算伴随着高回程开销和时延,无法满足用户对网络性能和服务质量愈发严苛的需求。同时,大量对热门数据的重复请求造成数据冗... 详细信息

第五代通信系统中大量智能设备的接入和新兴应用服务的涌现带来了巨大的数据流量负荷和终端资源压力。集中式云计算伴随着高回程开销和时延,无法满足用户对网络性能和服务质量愈发严苛的需求。同时,大量对热门数据的重复请求造成数据冗余,导致网络资源和能量的浪费。服务缓存辅助的边缘计算卸载通过在网络的边缘位置缓存任务执行所需的服务程序数据,充分利用网络边缘的存储、计算和通信资源允许任务卸载并提供就近且可重用的服务程序数据,已成为未来无线网络中提供超低延迟和低功耗绿色通信的重要计算范式。本文以降低任务执行时延、用户能耗成本为目标探索边缘网络中高效的服务缓存放置、任务计算卸载决策和多维资源分配联合优化方案,主要工作如下:(1)考虑具有多任务的用户存在的边缘计算场景,基于将任务执行所需数据划分为输入数据和服务程序数据,提出了支持多个任务重用服务数据的面向服务的服务缓存-计算模型,并表征了任务的异构性。为进一步利用终端侧分布式资源,通过划分协作用户对并结合设备到设备通信技术实现用户间就近的缓存数据传输和共享。以最小化基于缓存受益率的加权时延-能耗系统成本为目标,联合优化服务缓存放置、任务计算卸载策略及频谱带宽、计算资源分配,将联合优化问题分解为两层三个子问题迭代进行求解。仿真结果显示,相较于对比方案所提算法获得了更优的缓存增益和更低的系统成本,并揭示了加权成本模型通过动态控制权重实现时延-能耗的权衡。(2)为进一步加强边缘网络的协作互联互通和时延服务质量保障,结合确定性算力网络资源预留机制为任务提供确定性算力,构建混合分布式-集中式资源池,基于所提服务缓存-计算模型进行云-边-端垂直方向协作计算和多边缘服务器水平方向的协作缓存,同时在边缘多小小区中采用非正交多址接入技术提升网络容量。以最小化系统任务执行总时延为目标,基于局部流行度-缓存多样性、超图染色和几何规划理论,提出服务缓存放置、通信资源分配和任务算力匹配联合优化算法。从仿真结果可得,所提方案在满足时延保障前提下可获得更低的系统总时延和显著的协作缓存增益,相较于正交多址系统有更优的性能。

关键词：服务缓存边缘计算卸载协作缓存机制云-边-端协同计算多维资源分配

基于DDPG的边缘计算任务卸载和服务缓存算法

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计算机工程 2021年第10期47卷 26-33页

作者：陈清林邝祝芳中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410018

当计算任务被转移到移动边缘计算(MEC)服务器上时,通过服务缓存能够降低获取和初始化服务应用程序的实时时延和带宽成本。此外,体验质量是驱动卸载决策的关键因素,有效利用有限的计算资源能够提升用户满意度。考虑一个边缘服务器帮助移... 详细信息

当计算任务被转移到移动边缘计算(MEC)服务器上时,通过服务缓存能够降低获取和初始化服务应用程序的实时时延和带宽成本。此外,体验质量是驱动卸载决策的关键因素,有效利用有限的计算资源能够提升用户满意度。考虑一个边缘服务器帮助移动用户执行一系列计算任务的场景,建立混合整数非线性规划问题,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的算法来联合优化服务缓存位置、计算卸载决策和资源分配,从而提高用户对服务的体验质量,最大化用户使用计算资源所节约的成本。仿真结果表明,该算法在提高用户体验质量和节约成本方面较使用无缓存策略、随机选择策略和无缓存随机选择策略的算法性能更优。

关键词：移动边缘计算深度强化学习任务卸载服务缓存资源分配