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基于边缘计算的系统资源优化算法研究

基于边缘计算的系统资源优化算法研究

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作者：肖楠华北电力大学

学位级别：硕士

多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)网络提供了卸载更快速、资源更丰富的新型组网方式,为复杂计算任务的快速处理带来了可实现方案。无人驾驶飞行器(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助的MEC网络使得网络部署和接入更灵活... 详细信息

多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)网络提供了卸载更快速、资源更丰富的新型组网方式,为复杂计算任务的快速处理带来了可实现方案。无人驾驶飞行器(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助的MEC网络使得网络部署和接入更灵活、覆盖范围更广泛。在应急通信和低成本覆盖等情景下,针对用户匹配和卸载方式进行优化是提升MEC系统效用的重要方法。针对无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)的MEC网络结构,论文提出了一种适用于多用户和多网络边缘服务器的用户匹配算法。首先,综合考虑用户的需求差异性和多元化能量供给,建立了基于计算资源、传输资源和能量资源的系统效用函数;接着以系统效用最大化为目标,采用基于多维背包理论的多轮拍卖算法进行最佳用户匹配;最后仿真验证了所提用户匹配算法的有效性与可靠性。针对UAV辅助的MEC网络,综合考虑UAV的能级状态、各网络等级卸载成本与成功卸载奖励函数,论文提出了一种基于能量等级和综合性能评价的多级MEC网络资源优化算法。首先建立了UAV辅助的多级MEC网络资源优化模型,并给出了不同卸载级别对应的能耗和时延等计算方法;接着以系统效用函数最大化为目标,采用马尔科夫决策(Markov Decision Processes,MDP)算法求解获得最优卸载策略。仿真结果表明,提出的算法可优化系统资源配置,有效提高计算卸载系统效用函数和用户体验。雾计算将边缘服务器进一步小型化、离散化,可显著的减少通信延迟,提高网络容量。在UAV和雾节点可以进行数据中继或卸载的条件下,考虑通信信道质量、异构网络接入和多级卸载选择,论文提出了一种基于UAV辅助的多级雾计算(Mobile Fog Computing,MFC)网络资源优化算法。建立资源优化模型,并应用MDP算法求解获得最优的卸载策略。最后通过仿真对比分析了MEC与MFC两种网络结构的性能和适用场景。

关键词：多接入边缘计算网络无人驾驶飞行器雾计算网络多轮拍卖算法马尔可夫决策算法

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