检索结果-内蒙古大学图书馆

电讯技术 2025年第1期65卷 9-17页

作者：冯姣白若冰李鹏程方张治中南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 中关村泛联移动通信技术创新应用研究院北京100876

针对车联网异构业务共存时卸载决策和计算资源分配不合理造成时延和能耗增加的问题,提出了一种多阶段异构业务任务卸载与计算资源联合分配(Multi-stage Heterogeneous Services Joint Task Offloading and Computation Resource Allocat... 详细信息

针对车联网异构业务共存时卸载决策和计算资源分配不合理造成时延和能耗增加的问题,提出了一种多阶段异构业务任务卸载与计算资源联合分配(Multi-stage Heterogeneous Services Joint Task Offloading and Computation Resource Allocation,MHS-JTOCRA)算法。首先构建了超可靠低时延通信(Ultra-reliable and Low Latency Communications,URLLC)车辆与增强移动宽带(Enhanced Mobile Broadband,eMBB)车辆共存的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)系统模型,在保证URLLC和eMBB业务服务质量(Quality of Service,QoS)的同时,通过考虑卸载所需的计算资源、时延和能耗,对遗传算法进行迭代求解,获得eMBB和URLLC业务的最优卸载决策和计算资源分配策略。仿真结果表明,所提算法与现有任务卸载和资源分配算法相比时延降低16.37%,能耗降低12.16%。

关键词：车联网 eMBB-URLLC共存任务卸载计算资源分配遗传算法

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多无人机协同路径规划计算资源分配方法研究

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计算机测量与控制 2025年第4期33卷 147-154,161页

作者：聂铭涛刘颖珂程海峰刘小雄西北工业大学自动化学院西安710072 中国人民解放军94521部队山东淄博255399

针对多目标多机协同路径规划问题,在MOEA/D算法求解的基础上,采用深度强化学习方法对MOEA/D算法中计算资源分配方法进行了研究;对多机协同路径规划问题进行了研究,分析了相关约束以及优化目标,建立多机协同路径规划多目标优化模型;结合... 详细信息

针对多目标多机协同路径规划问题,在MOEA/D算法求解的基础上,采用深度强化学习方法对MOEA/D算法中计算资源分配方法进行了研究;对多机协同路径规划问题进行了研究,分析了相关约束以及优化目标,建立多机协同路径规划多目标优化模型;结合协同进化思想,对基于分解的多目标进化协同路径规划进行了研究;对基于强化学习的计算资源分配策略进行了研究,实现了深度强化学习在多目标优化计算资源分配问题上的应用;实现了多机协同路径规划仿真验证;经仿真测试,算法以更高性能完成多机协同路径规划任务,提高了多机协同路径规划中计算资源分配策略的能力。

关键词：多目标进化深度强化学习计算资源分配协同路径规划基于分解

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基于博弈论的物联网边缘计算资源分配机制研究

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移动信息 2025年第1期47卷 262-264页

作者：马鹏傅剑锋俞文超中机中联工程有限公司重庆400039

文中深入研究了物联网边缘计算中的资源分配问题,探讨了如何通过博弈论优化资源分配。物联网设备和边缘计算节点的日益增多带来了对高效资源管理的迫切需求,旨在通过建立博弈论模型,解决资源分配的优化问题,填补现有研究中对于动态和合... 详细信息

文中深入研究了物联网边缘计算中的资源分配问题,探讨了如何通过博弈论优化资源分配。物联网设备和边缘计算节点的日益增多带来了对高效资源管理的迫切需求,旨在通过建立博弈论模型,解决资源分配的优化问题,填补现有研究中对于动态和合作策略分析的空白。研究方法包括定义博弈论中的参与者、策略空间以及效用和支付函数,进而分析纳什均衡及合作均衡的实现。研究表明,合理设计的博弈模型能有效提升资源利用率和系统响应速度,这不仅加深了对物联网边缘计算资源分配机制的理解,还为实际应用中的策略制定提供了理论支持。

关键词：博弈论物联网边缘计算计算资源分配

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基于需求预测的云无线接入网计算资源分配策略研究

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物联网学报 2019年第4期3卷 1-8页

作者：王志朋曹斌张钦宇哈尔滨工业大学(深圳)电予与信息工程学院广东深圳518055 鹏城实验室网络通信研究中心广东探圳518055

云无线接入网利用网络功能虚拟化和软件定义网络技术以支持端到端的网络切片,使得接入网可共享无线、终端和网络等资源,已成为5G网络中优先采用的网络架构。针对云无线接入网中端到端的网络切片场景,通过控制平面建立的数据驱动运维框... 详细信息

云无线接入网利用网络功能虚拟化和软件定义网络技术以支持端到端的网络切片,使得接入网可共享无线、终端和网络等资源,已成为5G网络中优先采用的网络架构。针对云无线接入网中端到端的网络切片场景,通过控制平面建立的数据驱动运维框架来收集网络信息并进行数据处理。预测未来一段时间内计算业务量的需求,设计了一种基于虚拟化网络功能(VNF)的计算资源分配方案,提出了基于降序最佳适应(BFD)的离散粒子群算法。仿真结果表明,所提出的策略和算法可实现云无线接入网计算资源的动态灵活分配,并能有效降低VNF迁移能耗和迁移次数。

关键词：云无线接入网计算资源分配离散粒子群算法网络切片

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基于移动边缘计算的区块链计算资源分配和收益分享研究

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计算机科学 2021年第11期48卷 124-132页

作者：徐旭钱丽萍吴远浙江工业大学信息工程学院杭州310023 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室澳门氹仔999078

针对移动终端设备本地计算资源有限的现状,提出了一种结合移动边缘计算机制的区块链系统。通过综合考虑系统中移动终端设备和边缘服务器的计算资源分配,以及移动终端设备的收益分配,提出了一个联合优化问题来最大化移动终端设备和边缘... 详细信息

针对移动终端设备本地计算资源有限的现状,提出了一种结合移动边缘计算机制的区块链系统。通过综合考虑系统中移动终端设备和边缘服务器的计算资源分配,以及移动终端设备的收益分配,提出了一个联合优化问题来最大化移动终端设备和边缘服务器的系统效用。为了快速求解该联合优化问题,设计了一种基于循环块坐标下降思想的多层分解算法。首先给定收益分享变量的值,通过对相应的子问题进行求解,得到移动终端设备以及边缘服务器的计算资源分配结果。然后把得到的结果作为固定的值继续求解移动终端设备的收益分享问题。最后,交替优化两部分变量直到算法收敛。仿真结果显示,所提算法能快速得到联合优化问题的最优解并有效提升区块链系统的系统效用。

关键词：区块链工作量证明移动边缘计算收益分享计算资源分配

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基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配算法

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安徽大学学报（自然科学版） 2022年第3期46卷 87-93页

作者：智慧房小彤安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

移动边缘计算中的任务卸载是当前的研究热点.随着蜂窝网络中移动终端数量的快速增长,由于计算资源有限,任务卸载时出现了时延长及资源分配不均衡的问题.针对该问题,提出一种基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配算法.该算法先根据... 详细信息

移动边缘计算中的任务卸载是当前的研究热点.随着蜂窝网络中移动终端数量的快速增长,由于计算资源有限,任务卸载时出现了时延长及资源分配不均衡的问题.针对该问题,提出一种基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配算法.该算法先根据用户周围的资源分布情况,自适应为每个用户选择最佳卸载模式;再根据计算资源使用情况,自适应为基站用户选择最优卸载决策并分配计算资源.仿真结果表明:与其他4种算法相比,该文算法的系统效用增益最大.

关键词：移动边缘计算蜂窝网络 D2D卸载自适应计算资源分配

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MEC系统的计算资源分配及任务调度研究

MEC系统的计算资源分配及任务调度研究

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作者：刘远祥重庆邮电大学

学位级别：硕士

移动边缘计算作为移动云计算的补充,将云计算资源下沉到无线接入网络边缘,为移动用户提供更加靠近的云服务,降低了计算任务的传输延迟,减轻了回程网络的传输压力,节约了移动设备的能耗。异构网络具有多种类型的低功率无线接入节点,可以... 详细信息

移动边缘计算作为移动云计算的补充,将云计算资源下沉到无线接入网络边缘,为移动用户提供更加靠近的云服务,降低了计算任务的传输延迟,减轻了回程网络的传输压力,节约了移动设备的能耗。异构网络具有多种类型的低功率无线接入节点,可以满足不间断的业务需求。在异构网络无线接入节点上部署边缘服务器被认为是提高未来网络性能的有效方式。在异构网络环境下,多种无线接入技术共存,为移动用户计算卸载提供了更多的选择方案。同时也增加了无线接入网带宽资源和计算资源分配难度。本文在异构超密集网络环境下,研究了移动边缘计算系统中的资源分配和任务调度问题。本文主要工作如下:1.针对异构网络环境中资源分配存在用户和服务器双向选择问题,设计了一种带宽和计算资源联合分配的计算卸载算法。综合考虑了计算卸载、带宽资源和计算资源管理。建立了在截止时延约束下系统任务执行总效益最大化问题优化模型。将该问题转化为卸载费用最小化问题,使用联盟博弈方法获取最佳资源分配策略。仿真结果表明了所设计的算法能够更好地提升系统效益,降低系统任务执行延迟。2.针对分布式异构边缘服务器资源利用率低问题,设计了一种基于多有向无环图的高响应比任务调度算法。制定了以系统完工时间最小化为目标的问题优化模型。提出了一种多属性任务优先级排序方案。使用Dijkstra算法选择最优任务传输路径,充分利用链路带宽传输任务数据。仿真结果表明本算法在降低系统完工时间方面优于HEFT,CHP和OMC算法。

关键词：移动边缘计算计算资源分配计算卸载任务调度

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云雾计算系统中任务调度与计算资源分配优化关键技术研究

云雾计算系统中任务调度与计算资源分配优化关键技术研究

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作者：李磊华南理工大学

学位级别：博士

随着物联网和移动互联网的发展,云雾计算已经逐渐取代传统的云计算成为互联网新的重要基础设施,其任务服务质量(Quality of Service,Qo S)与资源使用效率也成为了网络服务关注的主要问题。其中,云雾计算系统的任务调度与计算资源分配策... 详细信息

随着物联网和移动互联网的发展,云雾计算已经逐渐取代传统的云计算成为互联网新的重要基础设施,其任务服务质量(Quality of Service,Qo S)与资源使用效率也成为了网络服务关注的主要问题。其中,云雾计算系统的任务调度与计算资源分配策略是影响其任务服务质量与资源使用效率的主要因素,因此,需要对云雾计算系统的任务调度与计算资源分配进行优化。然而,由于云雾计算系统的分布式架构以及雾节点与云中心在系统架构、计算资源和网络传输上的差异,云雾计算系统的任务服务质量与资源使用效率优化不仅需要考虑其整体任务处理策略的优化,也需要分别考虑雾节点和云中心的任务调度与计算资源分配策略的优化。因此,本文针对云雾计算系统的负载分配与任务调度、雾节点的任务调度与计算资源分配以及云计算资源的按需分配与弹性调度三个方面开展研究,以实现云雾计算系统任务服务质量与资源使用效率的优化,具体包括: 1.为了提高云雾计算系统的任务服务质量与资源使用效率,本文使用Lyapunov Drift-Plus-Penalty优化方法提出了一种基于分布式架构管理模式的延迟敏感在线负载分配与任务调度算法,其通过对云雾计算系统整体任务处理过程的优化,降低了云雾计算系统的任务服务延迟。具体而言,该算法可根据雾节点负载和网络传输的实时状态,通过权衡雾节点的任务排队延迟与任务的网络延迟获得负载与任务在云雾计算系统中各个设备之间的最佳分配与调度策略,使得云雾计算系统中的各个设备能相互协作,从而在充分使用云雾计算系统计算资源的基础上,达到减小任务服务延迟的目的。此外,该算法使得每个雾节点可通过前一个时隙的单次信息广播对其相邻雾节点的负载状态进行估计,避免了中心化管理模式对系统中所有雾节点的遍历操作和频繁的信息交互,实现了分布式架构中不同雾节点之间信息的松耦合,从而使得各个雾节点可独立管理自身的负载分配与任务调度,满足了云雾计算系统分布式架构的部署要求。 2.为了提高雾节点的实时异构任务服务质量与资源使用效率,本文有针对性地提出了雾节点的任务调度与计算资源分配优化算法。首先,在考虑雾节点计算资源容量有限的基础上,本文使用Lyapunov优化方法提出了一种自适应队列长度加权雾节点计算资源分配算法。该算法可根据不同类型任务队列的长度自适应地将雾节点的计算资源优先分配给较长任务队列中的任务,不仅避免了雾节点计算资源分配不平衡所导致的任务“资源饥饿”问题,同时也保证了雾节点吞吐量的优化。在分析任务队列排序对雾节点任务处理性能影响的基础上,本文以任务的执行时间估计上限和松弛时间为衡量标准,分别提出了雾节点多目标和非线性多目标单调递增任务排序缓冲调度算法。这两个算法可分别根据对雾节点吞吐量和系统任务完成率性能的不同侧重需求,优化任务在雾节点任务队列中的排序缓冲调度,实现了对雾节点吞吐量和系统任务完成率的按需均衡优化。 3.为了提高云计算资源的使用效率,并同时避免计算资源分配与调度滞后于负载变化的问题,本文基于主动方式提出了一种云计算资源按需分配与弹性调度方法。首先,以维基媒体(Wikimedia)服务的任务请求数量负载(即网络负载)为研究对象,本文提出了一种基于长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的自适应两阶段多网络模型负载预测方法。该负载预测方法可根据所输入网络负载数据的变化趋势与特点对该网络负载数据按照爬升和下降类型进行分类,并根据分类结果自适应地将输入的网络负载数据调度到与之类型相匹配的LSTM负载预测模型中进行预测,从而达到提高网络负载预测精度的目的。进一步,本文提出了一种基于网络负载预测的最大云服务收益计算资源数量搜索算法。该算法在考虑任务服务质量和系统稳定性的基础上,以提高云服务收益为优化目标并可根据网络负载的预测结果获得所需的云服务器数量,不仅使得云计算资源可以提前进行分配与调度,避免了云计算资源分配与调度滞后于负载变化对云计算任务服务质量与资源使用效率的影响,同时也实现了以提高云服务收益为目标的云计算资源按需分配与弹性调度。

关键词：云雾计算任务调度计算资源分配 Lyapunov优化方法负载预测

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基于雾计算的计算资源分配方案

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计算机工程与应用 2019年第19期55卷 96-104页

作者：汤琳煜蒋加伏谷科长沙理工大学计算机与通信工程学院

雾计算可以为用户提供近距离的数据存储、计算和其他服务,因此雾计算中的任务调度和资源分配已经成为一个新的研究热点。考虑终端用户和雾设备通常处于一种相对开放的状态,扩展了雾计算的体系结构,提出一种开放式雾计算环境中基于稳定... 详细信息

雾计算可以为用户提供近距离的数据存储、计算和其他服务,因此雾计算中的任务调度和资源分配已经成为一个新的研究热点。考虑终端用户和雾设备通常处于一种相对开放的状态,扩展了雾计算的体系结构,提出一种开放式雾计算环境中基于稳定匹配的计算资源分配方案,利用雾网络中动态的计算资源协同为用户提供计算服务并收取计算收益,同时终端用户向雾服务器提交任务请求并支付一定的费用。基于稳定匹配的思想,利用子任务的优先级列表、子任务和计算服务设备的偏好列表解决子任务与计算服务设备的分配问题,保证任务的完成时间和计算服务设备的收益。通过实验对方案性能进行了分析,实验结果表明该方案的资源分配时间相对稳定,且在执行雾计算任务时延以及任务违规率上都优于SGA算法和ACOSA算法。

关键词：雾计算任务调度计算资源分配匹配策略

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多优先级感兴趣区H.264计算资源分配

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计算机工程 2013年第4期39卷 283-286页

作者：陈晓雷张爱华陈莉莉林冬梅杨欣翥兰州理工大学电气与信息工程学院兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州交通大学机电工程学院兰州730070

移动设备有限的电池能量是实时手语视频通信所面临的关键制约因素。为此,提出多优先级感兴趣区的H.264计算资源分配方法。从原始手语视频中快速检测出面部、双手和背景区域,依据视觉重要性的不同,给面部和双手区域分配较多的计算资源,... 详细信息

移动设备有限的电池能量是实时手语视频通信所面临的关键制约因素。为此,提出多优先级感兴趣区的H.264计算资源分配方法。从原始手语视频中快速检测出面部、双手和背景区域,依据视觉重要性的不同,给面部和双手区域分配较多的计算资源,给背景区域分配较少的计算资源。实验结果表明,该方法在保证手语视频感兴趣区编码质量的同时,可以大幅降低编码器的计算复杂度,减少电池能量消耗,延长能量受限设备的工作时间。

关键词：人类视觉系统 H 264标准感兴趣区计算资源分配手语视频电池能量

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