检索结果-南通市图书馆

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

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边缘计算环境下兼顾服务缓存的任务卸载策略研究

边缘计算环境下兼顾服务缓存的任务卸载策略研究

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作者：陈家伟河南师范大学

学位级别：硕士

随着物联网的发展和移动终端的广泛使用,以及第五代移动通信技术的普及,推动了时延敏感型和资源密集型应用的发展,使得终端设备产生越来越多的计算任务。由于终端设备受自身容量的限制,只有有限的计算资源,在执行上述应用时会产生较大... 详细信息

随着物联网的发展和移动终端的广泛使用,以及第五代移动通信技术的普及,推动了时延敏感型和资源密集型应用的发展,使得终端设备产生越来越多的计算任务。由于终端设备受自身容量的限制,只有有限的计算资源,在执行上述应用时会产生较大延迟和能耗,且仅依靠云计算模式难以满足用户对时延和能耗的需求。为解决上述问题,边缘计算被提出,且成为了一个很有前景的范式,其通过在网络边缘侧提供更多的计算和存储能力,使得终端设备产生的任务能够直接卸载到邻近的边缘服务器执行,进而有效降低任务的传输延迟和终端设备上的执行能耗,因此边缘计算受到了极大关注。随着应用程序对计算和存储资源的需求不断增加,任务卸载作为解决终端设备固有限制的一种有效手段,成为边缘计算中主要的研究热点之一。然而,在已有的任务卸载研究中仍面临着一些挑战。如已有研究忽略了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。另外,在任务卸载策略研究中,缺少对依赖性任务卸载策略的优化方案,忽视了任务之间的依赖性对卸载决策的影响,造成任务的等待时延较长。此外,协作的边缘计算网络场景往往忽视云服务器对系统性能的影响,没有充分利用系统中的空闲资源,从而发挥最大的协作潜力。因此,本文针对上述挑战进行了研究,主要研究内容如下:(1)提出一种基于服务缓存约束的独立性任务卸载方案,用以解决不同类型的任务对服务需求的多样性场景下的任务卸载问题。边缘服务器因有限的存储资源只能缓存有限类服务,而每个被卸载的任务往往需要特定的服务支持才能够被执行。因此,为了避免不可行的任务卸载决策,首先将云服务器也作为任务的卸载节点之一,通过借助于云服务器强大的存储能力弥补边缘服务器有限的服务缓存能力,并构建了一个云服务器、边缘服务器和本地设备协同的三层卸载模型。其次,以最小化用户设备的执行时延和能耗(成本)为目标,提出了一种适用于云边端协同的任务卸载算法。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,确定任务的最佳卸载决策。最后,进行了充分的实验,分析了各参数对卸载决策的影响,并将所提出的算法与对比算法进行比较,证明了所提算法能够有效降低用户设备的执行成本。(2)提出一种高效的依赖性任务卸载机制,用以解决卸载任务之间由于存在依赖关系,致使边缘服务器在协作的卸载模型中会产生频繁的数据交互,造成大量的数据传输延迟;以及不合理的卸载决策导致依赖性任务之间过高的等待时延问题,从而优化依赖性任务的总体完成时间。该机制适用于边缘服务器服务缓存和计算能力有限的场景。首先,分析了依赖性任务的卸载优先级以及在云边端协同的卸载模型下不同服务器间的数据传输方式。同时,将云服务器作为卸载节点,主要用于缓解边缘服务器的负载问题以及确保任务的服务请求能够被成功响应。其次,以最小化依赖性任务的总体完成时间为目标,将研究问题表述为二进制优化函数,并提出了一种基于云边端协同模型的依赖性任务卸载算法。最后,在实际数据集上将所提云边端协同卸载模型和依赖性任务卸载算法分别与其他基准模型和算法进行了比较。实验结果表明,所提算法与其他算法相比能够有效降低应用程序的完成时间约6%至15%。此外,所提出的依赖性任务卸载机制对大规模任务显示出较好的适应性和可扩展性。

关键词：边缘计算任务卸载云边端协同依赖任务服务缓存卸载策略优化

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一种低轨卫星边缘计算场景下联合资源分配的计算卸载策略

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2021年第6期41卷 1-9页

作者：余翔陈宇博刘晗褚轩重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

卫星边缘计算突破地理限制,实现全球无缝覆盖,赋予偏远地区服务计算能力,针对低轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星边缘计算场景计算能力和通信时间有限的特性,在单LEO卫星边缘节点多地面用户的系统模型下,提出一种基于博弈论计算卸载联合... 详细信息

卫星边缘计算突破地理限制,实现全球无缝覆盖,赋予偏远地区服务计算能力,针对低轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星边缘计算场景计算能力和通信时间有限的特性,在单LEO卫星边缘节点多地面用户的系统模型下,提出一种基于博弈论计算卸载联合资源分配(Game Theory with Computing Offloading and Resource Allocation,GT⁃CORA)的策略。由于该问题表示为一个混合整数非线性规划问题,将该问题拆解为资源分配和计算卸载两个子问题,通过二分法和拉格朗日乘数法实现最优资源分配,通过博弈论和势博弈证明了纳什均衡的存在性并解决计算卸载问题。仿真结果表明了该策略的有效性,该策略相较全部本地卸载、全部卫星卸载以及贪婪卸载策略,在保持较高的任务成功率下,平均计算开销明显降低,可以满足地面用户任务需求。

关键词：卫星边缘计算卸载策略优化非合作博弈几何可视二分搜索拉格朗日乘数法

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