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用户移动性感知的边缘计算任务调度方法研究

用户移动性感知的边缘计算任务调度方法研究

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作者：赵金鑫南京理工大学

学位级别：硕士

在移动边缘计算环境下,终端移动设备可以选择合理时段将计算任务高效卸载至边缘服务器上执行,以应对移动设备计算资源和电池容量有限的问题。任务卸载的调度策略作为保障边缘计算服务质量的一个重要环节,能够在用户移动性感知的场景下... 详细信息

在移动边缘计算环境下,终端移动设备可以选择合理时段将计算任务高效卸载至边缘服务器上执行,以应对移动设备计算资源和电池容量有限的问题。任务卸载的调度策略作为保障边缘计算服务质量的一个重要环节,能够在用户移动性感知的场景下实现系统中有限资源的优化分配,最大程度地降低通信延迟和设备能耗。在考虑终端用户移动性的边缘计算场景下,由于用户位置的移动会导致设备传输速率的变化,因此移动性感知的边缘计算任务调度方法成为一个具有必要性和挑战性的研究方向。本文面向移动用户位置变化的边缘计算场景,以设计移动性感知的任务调度方法为目标展开研究。综合考虑截止时间约束和设备能耗优化,对移动性感知的任务调度问题进行了形式化建模,构建了相应的组合优化问题模型。考虑到调度问题的离散特性,设计了离散型编码方式和运算规则,提出了离散型鲸鱼优化调度算法。为了平衡算法的全局勘探和局部开发能力,从种群初始化、位置更新规则和概率阈值三个方面对算法进行了改进,有效地提高了算法求解移动性感知任务调度问题的性能。此外,考虑回传数据密集型任务的特点,研究了面向回传数据密集型的移动性感知的调度模型及其优化方法。对任务卸载、执行和回传三个阶段的业务流程进行分析,构建了能效优化的调度模型。为了解决数据回传和任务卸载两个过程的优化平衡,本文提出了四种高效的启发式资源分配算法,针对不同类型的移动轨迹,为移动设备与边缘服务的通信选择合理时段。基于提出的资源分配算法,构造了适应度值的计算方法,并使用改进的离散型鲸鱼优化算法求解面向回传数据密集型任务的移动性感知的调度问题。本文设计了完备的仿真实验,验证了离散型鲸鱼优化调度算法的求解能力,评估了面向回传数据密集型任务的资源分配算法的性能。实验结果表明,针对用户移动性感知的任务调度问题,改进的离散型鲸鱼优化调度算法能够在满足截止时间约束的前提下,获得高质量的调度解,有效地减小移动设备能耗。针对面向回传数据密集型任务的移动性感知调度问题,四种资源分配策略在不同的移动路径下,有不同的表现效果,而基于贪婪策略的调度序列整体资源分配算法具有一定的普适性,在综合性能上效果最佳,能够有效降低移动设备的能耗。本文提出的一系列任务调度算法以及资源分配策略,在车联网、工业互联网和智能家居等行业中具有广泛的应用前景,对推进边缘计算平台的落地工作具有重要的理论指导价值。

关键词：边缘计算任务调度移动性感知能效优化离散型鲸鱼优化算法

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