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满意度优先的5G mec服务器间隙式能源调度方案

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移动通信 2023年第12期47卷 87-92页

作者：吴鹏虞跃邱兰馨姚继明江璟国网智能电网研究院有限公司江苏南京210003 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司浙江杭州310000 国网经济技术研究院有限公司北京102209

针对在电力物联网中利用分布式移动边缘计算服务器对打包的可再生能源进行分配问题,提出了一种用户满意度优先的5G mec服务器间隙式能源调度方案。首先,基于用户的满意度最大构建优化问题,并通过上层NSGA-Ⅱ算法求出Pareto粗糙解集;其次... 详细信息

针对在电力物联网中利用分布式移动边缘计算服务器对打包的可再生能源进行分配问题,提出了一种用户满意度优先的5G mec服务器间隙式能源调度方案。首先,基于用户的满意度最大构建优化问题,并通过上层NSGA-Ⅱ算法求出Pareto粗糙解集;其次,利用粗糙集理论和本文所提出的mec服务器-电力包路由器匹配算法求解出优秀父代;最后,以可再生能源损耗最小为目标,通过下层NSGA-Ⅱ算法得到供应至各个mec服务器的最佳能量分配方案。仿真结果表明,与现有算法相比,本文所提的方法在提高了mec服务器满意度的同时,还降低了可再生能源的传输损耗。

关键词： mec服务器 5G 间隙式能源分配满意度

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移动边缘计算网络中基于任务转移的负载均衡优化方案

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计算机与数字工程 2024年第6期52卷 1759-1762,1768页

作者：孙欢欢中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院青岛266555

针对mec服务器之间的负载不均衡问题,论文提出了一种基于任务转移的负载均衡算法。该算法在考虑任务转移时延的前提下,确定是否将任务转移至其他mec服务器,并在当前时隙结束时做出最优的任务转移决策。实验结果表明,提出方案的性能优于... 详细信息

针对mec服务器之间的负载不均衡问题,论文提出了一种基于任务转移的负载均衡算法。该算法在考虑任务转移时延的前提下,确定是否将任务转移至其他mec服务器,并在当前时隙结束时做出最优的任务转移决策。实验结果表明,提出方案的性能优于其他方案,使得mec服务器之间的负载更加均衡。

关键词：负载均衡 mec服务器任务转移移动边缘计算

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车联网中基于任务紧急性的联合卸载方案

电子测量与仪器学报 2020年第11期32卷 66-71页

作者：张建军代帅康张本宏合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601

在车联网中,任务卸载可以有效地解决车辆的存储资源和计算资源不足的问题,单个的mec(mobile edge computing)服务器通常无法满足车辆密集区域的任务卸载需求。针对上述不足,设计了一种多mec服务器的联合卸载方案(joint offloading metho... 详细信息

在车联网中,任务卸载可以有效地解决车辆的存储资源和计算资源不足的问题,单个的mec(mobile edge computing)服务器通常无法满足车辆密集区域的任务卸载需求。针对上述不足,设计了一种多mec服务器的联合卸载方案(joint offloading method based on task urgency,JOMTU)。车辆递交任务卸载请求给本地mec服务器时,后者在负载严重的情况下,会根据任务的紧急性和服务器负载情况等因素,将任务发送给附近mec服务器处理以满足任务的截止日期要求。仿真实验结果表明,与传统的方案相比,所提出的方案将系统的整体任务失败率降低17%,并且优化了整个网络的服务器负载情况、增加了网络的可靠性。

关键词：移动边缘计算车联网 mec服务器任务紧急性任务卸载

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基于移动边缘计算的任务协同卸载策略

基于移动边缘计算的任务协同卸载策略

作者：贾万睿电子科技大学

学位级别：硕士

随着技术的进步,目前移动设备运行的多为计算密集型和时延敏感型的应用程序,而移动设备受体积、重量、电池寿命和散热等物理设计所限,有限的计算资源与复杂应用运行要求的差距逐渐增大。mec系统可通过在无线网络边缘引入计算资源,在覆... 详细信息

随着技术的进步,目前移动设备运行的多为计算密集型和时延敏感型的应用程序,而移动设备受体积、重量、电池寿命和散热等物理设计所限,有限的计算资源与复杂应用运行要求的差距逐渐增大。mec系统可通过在无线网络边缘引入计算资源,在覆盖范围内处理用户卸载的计算任务,解决终端设备计算能力不足的难题。首先,本文的卸载策略由无线接入条件决定。考虑到5G时代毫米波将作为重要通信载体,因此,本文将mec系统中信道建模为莱斯信道下的大规模MIMO系统,分析该系统中上行可达速率并仿真验证。基于此,根据香农定理,分别给出天线数目趋于无穷与任意值情况下,由信道条件决定的卸载策略。卸载策略与信道结合,可通过调整物理层参数控制卸载策略。接下来,本文采用Stackelberg博弈对用户和mec服务器间的交互决策过程建模,解决mec计算资源有限场景下的利润平衡问题。mec服务器希望制定价格最大化自身利润,用户在给定价格下制定卸载策略最小化成本,包括时延、能耗和支付开销。根据定价方式不同设计UPM和DPM策略,UPM策略利用逆向归纳法求解最优定价和卸载策略;DPM策略将博弈问题转化为0/1背包问题,采用动态规划和遗传算法求解卸载策略。仿真实验验证了两种策略的性能,结果表明两种策略能有效减少用户成本,提高mec服务器利润。随后,本文采用系统利润最大化博弈对用户与用户间的交互决策过程建模,解决因多用户共享mec系统计算资源带来的拥塞控制问题。本文利用队列模型对计算任务处理过程建模且基于与信道条件有关的卸载策略提出符合经济学特性的效用函数。在博弈中,根据有无核心云服务器参与计算提出ICRM和SCRM模式,分别分析两种模式下唯一正纳什均衡解存在的充要条件,并采用分布式算法求解最优卸载策略。仿真实验验证了两种模式性能,结果表明分布式算法收敛性能好,ICRM相较SCRM模式更能有效提升用户及系统的利润,减少拥塞。本文研究了mec系统中的用户与mec服务器和用户与用户间的任务协同卸载策略,充分利用了移动终端、mec服务器与核心云服务器的计算资源,为之后对mec系统中计算任务卸载策略的研究提供新方向。

关键词：移动边缘计算 mec服务器卸载博弈论分布式

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基于电力包的能量分配方法研究

基于电力包的能量分配方法研究

作者：王梦媛华北电力大学

学位级别：硕士

电网升级至多电力传输模式相兼容的物理网络系统是未来的发展方向,直流电力包调度系统可以解决可再生能源并入电网后带来的功率波动以及交直流转换造成的电力损耗问题,该系统根据不同负载的电能需求,将电能以电力包的形式传输至分布式负... 详细信息

电网升级至多电力传输模式相兼容的物理网络系统是未来的发展方向,直流电力包调度系统可以解决可再生能源并入电网后带来的功率波动以及交直流转换造成的电力损耗问题,该系统根据不同负载的电能需求,将电能以电力包的形式传输至分布式负载,实现可再生能源的即发即用以及负载的按需供应。电力包不仅可以灵活调节其有效载荷的大小以控制其传输的电量,实现精准能量分配,而且不同电压等级的电力包能够以时分复用的方式在同一根电力线上传输。因此,本文基于电力包分别对解决移动边缘计算（mec）服务器系统电能利用不均衡问题、提升居民小区用户电能交易安全性以及减少电能分配系统对能量集中管理器的依赖展开研究。首先,针对mec服务器网络因业务请求量的随机性而导致的电能利用不均衡问题,提出一种基于电力包的mec服务器直流能量分配方法。基于传输损耗及电力包路由器最大可传输容量,建立以各mec服务器的满意度最大化为目标函数的路由及能量分配优化模型,并利用一对多匹配博弈以及改进的第二代非支配排序遗传算法（NSGA-II）分别进行解决。最后电力包路由器根据能量分配结果,将可再生能源供应方产生的电力包转发至所匹配的mec服务器。仿真结果验证了所提模型和方法的可行性和优越性,节省电能的同时实现了精准能量分配。其次,针对使用可再生能源发电装置的用户,为解决这些用户能量过剩和系统对能量集中管理器的强依赖问题,以及交易过程中的安全和隐私保护问题,提出一种基于联盟区块链架构的多小区电能交易系统。其中,在电能交易匹配阶段,以系统费用最小化为优化目标,采用最小费用最大流-VCG算法获得供需匹配集合以及传输路径,同时使得参与方只有在真实报价时才能获得最大收益。在电力包调度阶段,考虑到电力包以时分复用技术传输的特性以及在不同电力包路由器之间的时间同步问题,利用拉格朗日松弛启发式算法进行求解。然后,根据调度方案对电力包进行双重加密,将电力安全准确地传输到目的终端。仿真结果表明,所提电能交易匹配以及电力包调度方案可以使交易信息透明化,减少系统费用的同时提高了系统的稳定性及利用率。

关键词：电力包电力包路由器时分复用 mec服务器联盟区块链

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移动边缘计算（mec）中任务协同调度策略

移动边缘计算（MEC）中任务协同调度策略

作者：焦捷电子科技大学

学位级别：硕士

随着移动终端设备的普及与移动通信技术的快速发展,计算密集型业务对终端的计算能力和存储能力提出了很高的要求。因此,有很多研究者考虑将云计算的思想引入到移动通信网络中,采用移动云计算的方式来加速计算密集型业务的运行和处理以... 详细信息

随着移动终端设备的普及与移动通信技术的快速发展,计算密集型业务对终端的计算能力和存储能力提出了很高的要求。因此,有很多研究者考虑将云计算的思想引入到移动通信网络中,采用移动云计算的方式来加速计算密集型业务的运行和处理以提升用户体验。在典型的移动云计算网络中,云服务器一般部署在远离用户的核心网中,将业务卸载到云服务器,往往面临较大的传输延迟。鉴于此,有研究者提出了移动边缘计算的概念,通过在靠近用户的移动核心网边缘的基站侧部署多个移动边缘计算(Mobile Edge Computing,mec)服务服务器,为用户业务提供就近的计算和处理服务。mec服务器的计算和存储能力远高于移动终端,将移动终端业务卸载到mec服务器处理,能获得较小的任务处理时延。同时,mec服务器一般部署在靠近用户的核心网边缘,移动终端往往通过一到两跳的传输就可以与mec服务器直接通信,大大降低了任务卸载过程中的传输延迟,并减轻了核心网回传链路的传输负担。在mec系统中,针对从移动终端卸载到mec执行的任务,将部分任务留在移动终端处理的同时,选择部分任务卸载到核心云数据中心执行,能够减少mec服务器的负载,降低系统中完成所有任务的平均时延,充分利用计算资源。因此,本文主要研究mec系统中,移动终端、mec服务器与核心云服务器之间的任务协同调度策略。本文首先研究了在SDN(Software Define Network)服务器进行任务调度前的聚类问题,通过聚类,可以将时延敏感度与需要消耗的计算量最相似的任务聚集在一起,SDN服务器首先调度优先级较高的任务,使得时延敏感与消耗计算量较少的任务能够优先执行,有效降低之后任务的排队时延。本文针对移动终端任务的聚类问题建立了数学模型,并比较了几种常用的聚类策略对任务的聚类方式对任务协同调度结果的影响,发现了使用改进的k-means方法将任务分为5个簇时最有利于减小系统开销。接下来,本文主要研究了两种基于mec系统的移动蜂窝网中移动终端与mec服务器的资源联合调度策略。第一种STM(Single Task Mode)策略以最小化单个任务的服务开销为目标,采用贪心策略对每一个任务进行独立地实时调度。另一种是多任务联合优化调度策略MTM(Multiple Task Mode),针对该策略本文以最小化多个任务总的服务开销为目标,建立了多任务联合调度的理论优化模型,并利用该模型设计了基于LPT(Longest Processing Time)规则的多任务端云协同优化调度算法。本文通过仿真验证了两种协同调度策略的性能。仿真结果表明,我们提出的两种协同调度策略能够在保证用户服务体验的条件下,有效地降低系统的服务开销。之后,本文针对卸载到mec服务器上的任务,研究了在mec服务器与云数据中心之间进行任务卸载的问题,并以总开销最小为目标建立了模型,由于该问题为NP问题,本文提出了两种任务调度策略:遍历所有组合的基于动态规划的任务协同调度策略,以及只需要遍历部分组合方案,并模拟生物进化的过程,在较短的时间给出一个较好的结果的基于遗传算法的协同调度策略。通过仿真,将本文中所提出的两种策略与所有子任务都在mec服务器与核心云数据中心执行策略进行对比,发现本文提出的两种策略均能降低完成任务的开销。本文所提出的两种策略的对比中,遗传算法得到任务调度策略完成所有任务的时延优于基于动态规划算法得到的任务调度策略。本文研究了mec系统中的任务协同调度策略,提出了在尽量保证用户服务体验的前提下,降低系统的服务开销的任务协同调度策略,在任务卸载过程中,有效利用了移动终端、mec服务器与核心云服务器的计算资源,为之后对mec系统中的任务卸载与调度问题的研究提供了新的思路。

关键词：移动边缘计算 mec服务器任务协同调度卸载

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移动边缘计算中的任务卸载策略研究

移动边缘计算中的任务卸载策略研究

作者：屈向悦华北电力大学

学位级别：硕士

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,mec),作为云计算到边缘设备的发展,成为了网络转型的驱动力之一。移动设备因为受电池能力的有限,和计算能力的有限,许多计算量大而且计算密集的应用,以及对于时间要求较高的应用,很难在移动终端提... 详细信息

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,mec),作为云计算到边缘设备的发展,成为了网络转型的驱动力之一。移动设备因为受电池能力的有限,和计算能力的有限,许多计算量大而且计算密集的应用,以及对于时间要求较高的应用,很难在移动终端提供很好优质的服务。mec会把计算任务下沉到分布式的基站,在移动终端一定范围内的基站处为移动终端的计算应用提供所需服务。而卸载策略则是把计算任务分配到资源足够的服务器进行计算,从而减少能量开销和缩短任务的执行时间。因此,对任务卸载策略的研究是作为在移动边缘计算中降低能耗和时延的方法之一。车联网是一个巨大的交互式网络,车联网的发展对智慧交通的发展有很大的推动作用,是mec的典型应用领域之一。同时,根据车联网的信息发送形式、车联网的架构等多种信息,都对数据的准确性要求较高并需要提供实时的安全保障作用。而这些应用的实现则需要较大能耗,对时延也就提出了很高的要求。因此,研究并改进一种适合车联网的任务卸载策略,既保障了车联网对实时性的要求,同时又降低计算能耗,这对于移动边缘计算在车联网中应用很有意义。因此,本课题是建立在车联网的应用特点基础上,根据车联网架构的具体特点,以及通过大量的阅读文献,研究任务卸载策略的不同因素影响,与车联网相结合,判断对车联网影响较大的几个因素。经过不断地阅读与研究,发现在应用终端,能耗和时延两个影响因素对车载终端是比较关键的。所以本文将研究能耗和时延对车载终端设计的卸载策略。根据粒子群优化算法的特点,期望能够改进这一算法,使得能够找到一种合适的卸载策略,从而使得车载终端的应用能耗和时延有所降低。最后通过实验结果表明了本文的改进算法是有一定效果的。

关键词：移动边缘计算 mec服务器计算任务卸载策略粒子群算法车联网

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移动边缘计算技术在高铁通信网络中的应用

计算机系统应用 2018年第8期27卷 56-62页

作者：郜城城周旭范鹏飞任勇毛中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049

随着高铁的日益普及,在高铁列车与地面之间建立移动数据通道,满足车地数据传输以及旅客上网的需求,成为越来越迫切的问题.现有GSM-R和LTE-R的解决方案,还存在带宽小、时延大、传输不稳定等问题.为此,本文提出采用移动边缘计算(Mobile Ed... 详细信息

随着高铁的日益普及,在高铁列车与地面之间建立移动数据通道,满足车地数据传输以及旅客上网的需求,成为越来越迫切的问题.现有GSM-R和LTE-R的解决方案,还存在带宽小、时延大、传输不稳定等问题.为此,本文提出采用移动边缘计算(Mobile Edge Computing,简称为mec)技术来优化高铁通信网络.主要思想是在车厢和基站部署mec服务器,经过两级mec服务器的协同配合,达到复用空口链路、提升无线传输稳定性和降低时延的目的,并最终提升用户体验.通过实际网络试验结果显示,该方案可显著提升传输速率、减小传输时延.

关键词：移动边缘计算 mec服务器协同配合传输稳定性传输时延

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基于移动边缘计算的任务卸载优化

计算机系统应用 2023年第4期32卷 262-267页

作者：彭昇赵建保魏敏捷秦伦明上海电力大学电子与信息工程学院上海201306 国网信息通信产业集团有限公司北京102200 上海电力大学电气工程学院上海201306

随着智慧物联体系的发展,物联网中应用程序的种类与数量不断增加.在移动边缘计算(mobile edge computing,mec)中,通过允许移动用户将任务卸载至附近mec服务器以加快移动应用程序的速度.本文通过考虑不同任务属性、用户的移动性和时间延... 详细信息

随着智慧物联体系的发展,物联网中应用程序的种类与数量不断增加.在移动边缘计算(mobile edge computing,mec)中,通过允许移动用户将任务卸载至附近mec服务器以加快移动应用程序的速度.本文通过考虑不同任务属性、用户的移动性和时间延迟约束模拟移动边缘场景.根据用户移动轨迹,将目标建模为寻找满足时延约束条件且在卸载过程中产生最小能耗mec服务器优化模型,并提出一种最小能耗卸载算法求解该问题的最优解.仿真结果表明,在约束条件下,提出的算法可以找到在用户移动轨迹中产生最小能耗的mec服务器,并显著降低任务卸载过程的能耗与时延,提高应用程序服务质量.

关键词：移动边缘计算任务卸载物联网(IoT) mec服务器