检索结果-内蒙古大学图书馆

西安电子科技大学学报 2020年第6期47卷 131-138页

作者：张文柱曹琲琲余静华西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071

移动边缘计算中计算卸载技术将移动用户设备上的资源密集型应用程序卸载到边缘服务器,以解决移动设备在计算能力、存储容量以及能效等方面存在的不足。设计了一种移动边缘环境下能够联合优化多用户时延与移动边缘计算服务器资源分配平... 详细信息

移动边缘计算中计算卸载技术将移动用户设备上的资源密集型应用程序卸载到边缘服务器,以解决移动设备在计算能力、存储容量以及能效等方面存在的不足。设计了一种移动边缘环境下能够联合优化多用户时延与移动边缘计算服务器资源分配平衡度的计算卸载方法。该方法以LTE应用为背景,首先设计了移动边缘计算系统模型;然后在此模型基础上,构造了联合优化平均卸载时延与资源分配平衡度的目标函数;最后,以最小化移动用户的卸载时延总和、同时平衡分配移动边缘计算服务器资源为目标,求解最优解,合理实施计算卸载。仿真结果表明,这种方法能够有效地减小多用户的平均卸载时延,同时平衡各移动边缘计算服务器的工作负荷。

关键词：移动边缘计算计算卸载移动边缘计算服务器卸载时延

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基于多重指标的MEC服务器选择方案

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2020年第3期32卷 329-335页

作者：徐昌彪刘杨刘远祥李栋重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学光电工程学院重庆400065

针对移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)服务器超密集部署的网络环境中任务卸载目标MEC服务器的选择问题,设计了一种基于多重指标的MEC服务器选择方案(multiple indicators-based MEC server selection scheme,MIMS)。综合考虑时... 详细信息

针对移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)服务器超密集部署的网络环境中任务卸载目标MEC服务器的选择问题,设计了一种基于多重指标的MEC服务器选择方案(multiple indicators-based MEC server selection scheme,MIMS)。综合考虑时延、能耗、任务卸载费用、能量效率等因素对MEC服务器选择的影响,基于各参数的线性加权对候选MEC服务器进行排序,选择最优的移动边缘计算服务器为用户提供服务。仿真结果表明,MIMS能够在保障用户任务卸载费用预算和能耗约束的条件下,降低任务处理的总时延,满足多重性能指标。

关键词：超密集网络移动边缘计算移动边缘计算服务器多指标

来源：评论

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5G物联网环境下MEC服务器部署问题研究

5G物联网环境下MEC服务器部署问题研究

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作者：张欢北京交通大学

学位级别：硕士

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)对于解决传统物联网设备通信时延大和设备端效率低的问题具有重要应用价值。目前,诸如边缘卸载、资源分配、计算卸载等结合边缘计算的研究层出不穷,研究者假设边缘计算服务器已在基站等通信基... 详细信息

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)对于解决传统物联网设备通信时延大和设备端效率低的问题具有重要应用价值。目前,诸如边缘卸载、资源分配、计算卸载等结合边缘计算的研究层出不穷,研究者假设边缘计算服务器已在基站等通信基础设施上部署,但随着5G技术的不断发展,现有通信基础设施的数量也将不断增加,若所有基础设施均部署MEC服务器将会消耗巨大的成本。此外,现有研究缺乏针对用户需求和信息进行MEC服务器部署的专门研究。如何根据用户信息有效、低成本的部署MEC服务器是一项噬待解决的问题。针对以上问题,本文聚焦于工业物联网(Industrial Internet of Things,IIo T)和城市车辆场景,研究了不同场景中MEC服务器的部署方案。首先,基于改进遗传算法研究了IIo T场景下MEC服务器部署方案。在IIo T低延时场景中,本文以IIo T设备随机分布和二维高斯分布两种分布为例,通过设计改进的遗传算法部署MEC服务器。首先,将基于设备位置信息的高斯聚类中心作为MEC服务器潜在部署位置。然后,将IIo T场景下MEC服务器部署问题转化为在满足用户通信距离约束条件下,最大化系统总能量效率的问题。之后,通过设计将种群中的全部个体都双点交叉后对种群执行变异的改进遗传算法,从潜在MEC服务器部署位置中找到最佳的部署方案。最后,将改进遗传算法与普通遗传算法进行对比分析,仿真结果表明了改进遗传算法收敛性强的特点。然后,基于K-means聚类、模拟退火、遗传算法结合算法(K-means clustering,Simulated annealing,and Genetic algorithm,KSGA)研究了城市交通场景下MEC服务器潜在部署方案。为将现有通信基础设施与真实场景相结合,高效地部署MEC服务器。首先,将城市交通场景下MEC服务器潜在部署转化为在满足用户时延需求和计算资源约束的情况下,最小化MEC服务器的部署成本的背包问题。然后,利用基于阈值的K-means、模拟退火和遗传算法相结合的思想,基于目标区域中用户位置信息和基站位置信息,提出了KSGA算法。最后,将KSGA算法与遗传算法和模拟退火算法的收敛性以及结果稳定性进行了对比,仿真结果验证了部署算法有效性以及算法的优越性。最后,基于神经网络,记忆库和交互环境的深度Q强化学习算法(Deep Q reinforcement learning based on Neural network,Memory bank and Interaction environment,NMIDQRL)研究了城市交通场景下MEC服务器动态部署方案。为了根据用户的信息动态地为用户提供MEC服务,首先,我们将网络功能虚拟化基础设施(NFV Infrastructure,NFVI)作为可部署MEC服务器的基础设施,从NVFI位置集合中选择部分位置作为MEC服务器部署位置,同时为用户分配相应的计算资源和子频带资源。然后,建立了在满足用户计算需求和MEC服务器计算资源约束的情况下,最大化系统能量效率的问题。通过合理分配MEC服务器的计算资源和子信道,使得系统效率最大化。之后,在深度Q强化学习(Deep Q Reinforcement Learning,DQRL)的基础上,通过设计合理的神经网络模块,记忆库模块和交互环境模块,提出了NMIDQRL算法去实时动态地调整MEC服务器位置,分配子信道资源和MEC服务器计算资源。最后,仿真分析了不同参数下算法的收敛性,并将NMIDQRL算法与双Q深度网络算法和对抗型深度Q网络算法在收敛性以及测试性能做对比,仿真结果表明了所提出算法收敛性好测试结果优越的特性。本文共有图43幅,表9个,参考文献122篇。

关键词：移动边缘计算物联网 5G 移动边缘计算服务器遗传算法深度强化学习

来源：评论

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基于层次化拍卖的移动区块链计算资源分配机制研究

基于层次化拍卖的移动区块链计算资源分配机制研究

引用

作者：李姗南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着移动电子商务的发展,移动安全问题引起了广泛的关注。区块链可用于解决移动应用系统中的安全和隐私问题,被称为移动区块链。然而,由于移动设备计算能力弱,本文将移动边缘计算服务器和云计算服务器引入到移动区块链网络中,提出了层... 详细信息

随着移动电子商务的发展,移动安全问题引起了广泛的关注。区块链可用于解决移动应用系统中的安全和隐私问题,被称为移动区块链。然而,由于移动设备计算能力弱,本文将移动边缘计算服务器和云计算服务器引入到移动区块链网络中,提出了层次化资源分配架构。现如今,拍卖作为优秀的机制设计方法,被广泛用于解决相关领域的资源分配问题。针对层次化资源分配问题,本文设计了高效的层次化拍卖机制。除此之外,本文还考虑矿工节点估值变化的情况,提出了矿工节点估值随时间演化的移动区块链动态层次化资源分配模型。主要的研究如下:1.基于层次化拍卖的移动区块链计算资源分配机制设计。针对现有移动区块链分配机制只考虑到移动边缘计算服务器(Mobile Edge Computing Service,MES),而忽略了MES的计算能力有限性。本文在原来MES的基础上,引入了云计算服务器,设计了层次化资源分配的框架。同时,提出了一种层次化的组合拍卖模型,并且设计了高效的分配方案。此外,针对不同的分配算法提出了相对应的定价方案以确保激励相容的性质。最后,利用相关理论对所设计的机制的真实性、个人理性和预算均衡性进行了验证。2.结合第一个研究点所设计的层次化拍卖模型,本研究点考虑矿工节点估值随时间演化的情况,对移动区块链动态计算资源分配机制进行设计。主要内容涉及将下层动态分配问题进行转换,并且对转化后的多臂赌博机问题进行分析和讨论。除此之外,在充分考虑当下分配对未来社会福利的影响的情况下,设计高效的分配方案和定价方案。最后,利用相关理论证明了所设计的机制满足周期事后真实性、周期事后预算均衡性和周期事后个人理性的经济特性。相关的仿真结论显示,在上述观点下,本文设计的资源分配机制能够体现一定的有效性和优越性。

关键词：移动区块链移动边缘计算服务器云计算服务器机制设计层次化组合拍卖多臂赌博机

来源：评论

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