期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到598篇文章
< 1 2 … 30 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于深度强化学习的移动边缘计算安全传输策略研究 被引量：2
1
作者 王义君 李嘉欣 +2 位作者 闫志颖 吕婧莹 钱志鸿 《通信学报》 北大核心 2025年第4期272-281,共10页
在移动边缘计算中,任务卸载过程中会面临信息泄露和被窃听等安全问题。为了提高移动边缘计算系统的安全传输效率,提出了无人机辅助物理层安全传输策略。首先,构建了无人机(UAV)搭载的移动边缘计算系统,由I个用户设备、M架合法无人机(L-U... 在移动边缘计算中,任务卸载过程中会面临信息泄露和被窃听等安全问题。为了提高移动边缘计算系统的安全传输效率,提出了无人机辅助物理层安全传输策略。首先,构建了无人机(UAV)搭载的移动边缘计算系统,由I个用户设备、M架合法无人机(L-UAV)和N架窃听无人机(E-UAV)构成;其次,保证L-UAV在规定周期内完成卸载任务的同时,以通信系统安全传输效率最大化为目标,采用引入注意力机制的多智能体深度确定性策略梯度(A-MADDPG)算法进行问题求解与优化;最后,在保证卸载前提下实现用户的机密信息不被窃听者窃听和安全计算效率最大化,保障系统整体安全性。仿真结果表明,所提算法相较于其他基准算法展现了更佳性能,在安全传输效率方面表现优越。 展开更多
关键词 移动边缘计算 物理层安全 深度强化学习 无人机辅助卸载
在线阅读 下载PDF
异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略 被引量：1
2
作者 王汝言 杨安琪 +2 位作者 吴大鹏 唐桐 祝志远 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第2期470-479,共10页
移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器,来增强本地的计算能力,延长其电池寿命。然而,在面向无线传感器网等时变环境中,任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此,该文提出一种异步移动边缘... 移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器,来增强本地的计算能力,延长其电池寿命。然而,在面向无线传感器网等时变环境中,任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此,该文提出一种异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略,该策略实时感知任务信息年龄和能耗,将异步边缘卸载问题数学建模为NP难(NP-hard problem)的混合整数规划问题,并提出基于混合动作优势演员-评论家(HA2C)强化学习算法的任务调度和计算资源分配方案解决该问题。仿真结果表明,该文方法能显著降低异步卸载网络的平均信息年龄和能耗,满足无线传感器网络对任务时效性的要求。 展开更多
关键词 异步移动边缘计算 无线传感器网络 平均信息年龄 平均能耗 混合动作强化学习
在线阅读 下载PDF
缓存辅助的移动边缘计算任务卸载与资源分配 被引量：1
3
作者 李致远 陈品润 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1248-1255,共8页
针对边缘计算网络环境下的计算任务卸载与资源分配问题,提出一种基于分层强化学习的联合优化缓存、卸载与资源分配(HRLJCORA)算法。以时延和能耗为优化目标,将原优化问题分解为两个子问题,下层利用深度Q-learning网络算法进行缓存决策,... 针对边缘计算网络环境下的计算任务卸载与资源分配问题,提出一种基于分层强化学习的联合优化缓存、卸载与资源分配(HRLJCORA)算法。以时延和能耗为优化目标,将原优化问题分解为两个子问题,下层利用深度Q-learning网络算法进行缓存决策,上层使用软动作评价算法进行计算任务卸载与资源分配决策。仿真实验结果表明,HRLJCORA算法与现有基线算法相比,有效降低了总开销,相较于联合优化计算任务卸载与资源分配(JORA)算法,卸载决策奖励值提高了13.11%,为用户提供了更优质的服务。 展开更多
关键词 移动边缘计算 缓存辅助 卸载决策 资源分配 分层强化学习 深度Q-learning网络算法 软动作评价算法
在线阅读 下载PDF
移动边缘计算下基于斯坦伯格博弈的资源分配策略研究 被引量：2
4
作者 吴碧莲 陈昕 殷波 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期136-143,共8页
针对移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中物联网设备间的资源竞争问题,提出一种基于斯坦伯格博弈的资源分配策略。在边缘服务器和物联网设备组成的MEC系统架构下,考虑信道条件和设备竞争的影响,以最大化参与者效用为目标,建立通... 针对移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中物联网设备间的资源竞争问题,提出一种基于斯坦伯格博弈的资源分配策略。在边缘服务器和物联网设备组成的MEC系统架构下,考虑信道条件和设备竞争的影响,以最大化参与者效用为目标,建立通信计算模型,运用最佳响应算法及最优定价算法得到最优的资源分配策略和定价策略,并采用博弈论方法证明纳什均衡的存在性和唯一性。仿真实验表明,所提算法具有良好的收敛性,在不同环境下的表现均优于所对比算法,证明了所提算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 移动边缘计算 资源分配 博弈论 纳什均衡 定价 物联网
在线阅读 下载PDF
多无人机辅助的移动边缘计算任务卸载及路径优化方法 被引量：3
5
作者 巨涛 李林娟 +2 位作者 张文金 张宇斐 火久元 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期72-83,共12页
针对多无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载决策和路径优化问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算任务卸载与路径优化方法,以降低系统总能耗,提升计算性能。首先,设计了多无人机辅助移动边缘计算系统模型,通过软件定义网络技... 针对多无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载决策和路径优化问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算任务卸载与路径优化方法,以降低系统总能耗,提升计算性能。首先,设计了多无人机辅助移动边缘计算系统模型,通过软件定义网络技术对无人机网络进行集中管理;然后,在考虑无人机负载及用户设备关联服务公平性的基础上,以系统总能耗为优化目标,通过设计多智能体深度确定性策略梯度算法完成任务卸载与无人机路径管理优化,以实现负载均衡、降低整个系统总能耗。仿真实验结果表明,与其他基准算法相比,所提方法在充分利用无人机辅助移动边缘计算系统计算资源的基础上,可在一定程度上降低系统能耗和计算延迟,保证整个系统的高效、稳定和可靠性,较好地满足移动边缘用户的服务请求。 展开更多
关键词 移动边缘计算 多无人机网络 任务卸载 路径优化 多智能体深度强化学习
在线阅读 下载PDF
D2D辅助移动边缘计算下的任务卸载和资源分配研究 被引量：1
6
作者 占慧芳 李正权 +1 位作者 武贵路 聂高峰 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期90-100,共11页
针对移动边缘计算(MEC)环境下终端设备任务卸载时资源分配效率低的问题,提出一种基于终端直传通信(D2D)技术辅助MEC系统的多任务部分卸载方案。该方案基于块坐标下降法(BCD)实现任务卸载和资源分配策略的联合优化,借助动态定价策略激励... 针对移动边缘计算(MEC)环境下终端设备任务卸载时资源分配效率低的问题,提出一种基于终端直传通信(D2D)技术辅助MEC系统的多任务部分卸载方案。该方案基于块坐标下降法(BCD)实现任务卸载和资源分配策略的联合优化,借助动态定价策略激励服务型设备(SSDs)共享剩余可用计算资源,以最小化系统执行成本。首先利用重构-线性化技术(RLT)和凸优化理论优化计算资源分配和卸载比例划分,决定任务分配至本地计算、D2D卸载和边缘卸载时数据量;其次根据优化后卸载策略选择最优SSDs执行D2D卸载任务。仿真结果表明,与传统部分卸载方案、中继辅助卸载方案和协同计算卸载方案相比,所提卸载方案在不同设备数目下系统执行总成本分别减少27.62%、25.58%和19.98%,在不同最大容忍时延条件下系统执行总成本分别平均下降约43.35%、38.19%和36.79%及在不同任务数据大小下系统执行总成本分别平均下降约36.47%、30.60%和29.15%。进一步实验表明,与贪婪卸载方案相比,所提卸载方案在不同设备数目、最大容忍时延和任务数据量下分别平均优化7.59%、0.39%和3.10%系统执行成本,有效提高系统资源利用率并降低执行成本。 展开更多
关键词 移动边缘计算 任务卸载 D2D通信 资源分配 块坐标下降法
在线阅读 下载PDF
移动边缘计算环境下的信任评估技术综述
7
作者 朱雨润 任爽 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1281-1289,共9页
随着物联网设备规模的增长和5G网络的普及,移动边缘计算成为满足数据处理和计算需求的重要技术。为保障系统的安全性和可靠性,信任评估技术在该领域的应用日益受到关注。为此,系统梳理了移动边缘计算中的信任评估技术,主要任务包括总结... 随着物联网设备规模的增长和5G网络的普及,移动边缘计算成为满足数据处理和计算需求的重要技术。为保障系统的安全性和可靠性,信任评估技术在该领域的应用日益受到关注。为此,系统梳理了移动边缘计算中的信任评估技术,主要任务包括总结现有信任评估方法,回顾最新研究进展,重点探讨区块链技术和零信任架构在信任评估中的应用,主题范围涵盖信任评估技术的应用场景、当前挑战及未来发展方向等。 展开更多
关键词 移动边缘计算 信任评估 区块链 零信任架构
在线阅读 下载PDF
无人机辅助的移动边缘计算任务卸载策略
8
作者 李陶深 杜利俊 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第4期367-376,共10页
针对接入点因地面信号阻塞或阴影而无法访问移动设备的应用场景,通过正确部署和操作无人机,构建一个基于无线携能通信的无人机辅助移动边缘计算系统模型,其中无人机既作为空中基站为移动设备提供移动边缘计算服务,又作为空中中继将移动... 针对接入点因地面信号阻塞或阴影而无法访问移动设备的应用场景,通过正确部署和操作无人机,构建一个基于无线携能通信的无人机辅助移动边缘计算系统模型,其中无人机既作为空中基站为移动设备提供移动边缘计算服务,又作为空中中继将移动设备的计算任务卸载到接入点上执行。为解决无人机总能耗最优化问题,提出一种无人机辅助移动边缘计算任务卸载策略。该策略首先通过联合优化无人机水平位置、通信和计算资源以及任务划分比率建立问题模型,然后针对该问题是非凸问题,设计一种基于连续凸近似的联合优化算法来获得次优解。仿真实验结果验证了所提出的策略与优化算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 无线携能通信 无人机 移动边缘计算 计算任务卸载 能耗效率
在线阅读 下载PDF
基于随机Petri网的移动边缘计算任务卸载优化研究
9
作者 彭聚瑞 王高才 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第5期1232-1239,共8页
在移动边缘计算领域中,由于计算任务到达存在空窗期,导致部分终端设备和异地边缘服务器存在空闲状态,造成终端设备和异地边缘服务器上的计算资源利用不充分的问题.针对这一问题,采用随机Petri网对传统的云边端协同任务卸载模型进行建模... 在移动边缘计算领域中,由于计算任务到达存在空窗期,导致部分终端设备和异地边缘服务器存在空闲状态,造成终端设备和异地边缘服务器上的计算资源利用不充分的问题.针对这一问题,采用随机Petri网对传统的云边端协同任务卸载模型进行建模、优化和性能分析.对比仿真结果可知,相比传统模型,优化后的模型充分利用了空闲终端设备和异地边缘服务器,从而实现了闲置计算资源的合理利用,并在边缘层和终端层横向拓展了传统模型.具体而言,以时延为参考因素,优化后模型的任务平均执行时间减少了1.33秒,相比于优化前降低了8.27%.由此可见优化后的模型较传统的云边端三层架构模型性能更优. 展开更多
关键词 移动边缘计算 随机PETRI网 任务卸载 模型优化 性能分析
在线阅读 下载PDF
基于DQN的无人机辅助移动边缘计算卸载优化
10
作者 冯毅雄 熊丹 +3 位作者 金柯兵 吴轩宇 洪兆溪 谭建荣 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第4期409-416,共8页
【目的】在动态环境下,移动边缘计算(MEC)系统中的传统任务卸载策略普遍存在调度灵活性不足、对环境变化适应性弱及延迟控制能力有限等问题,难以满足时延敏感型任务的处理需求。针对上述问题,提出了一种融合无人机辅助机制的MEC卸载优... 【目的】在动态环境下,移动边缘计算(MEC)系统中的传统任务卸载策略普遍存在调度灵活性不足、对环境变化适应性弱及延迟控制能力有限等问题,难以满足时延敏感型任务的处理需求。针对上述问题,提出了一种融合无人机辅助机制的MEC卸载优化方法,以提升系统服务质量和任务响应效率。【方法】针对UAV-MEC场景下用户分布动态变化及链路状态频繁波动的特点,本文将任务卸载、用户调度与无人机(UAV)轨迹控制联合建模为马尔可夫决策过程(MDP),并采用深度Q网络(DQN)框架以学习近似最优策略。在状态建模中,充分考虑了UAV能耗约束、用户任务属性及其时效性要求等因素,并通过动作空间离散化处理以适配DQN架构。奖励函数设计中引入延迟损耗与超时惩罚机制,引导智能体自适应地学习高效的任务卸载策略。【结果】仿真结果表明,本文方法在累计奖励、平均任务处理时延及任务超时惩罚次数等指标上均优于完全本地计算和完全边缘卸载这类基线策略,展现出良好的策略收敛性和环境适应能力,尤其在通信链路波动或计算资源受限条件下仍能保持稳定性能。【结论】本文提出的基于DQN的UAV辅助边缘计算联合优化策略,能够在动态复杂环境中显著提升系统对时效敏感任务的处理效率与调度性能,为高机动性移动边缘计算系统的设计与优化提供了可行的解决思路与理论支撑。 展开更多
关键词 无人机辅助计算 任务卸载 移动边缘计算 任务调度 深度Q网络
在线阅读 下载PDF
无人机辅助移动边缘计算中的视频任务卸载算法
11
作者 胡文杰 卢先领 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期1128-1134,共7页
无人机(unmanned aerial vehicles,UAV)在未来通信网络中的集成备受关注,在军事侦察、火灾监控等诸多应用中发挥着至关重要的作用。针对此类场景中对视频传输低时延和高体验质量(quality of experience,QoE)的需求,提出了一种无人机辅... 无人机(unmanned aerial vehicles,UAV)在未来通信网络中的集成备受关注,在军事侦察、火灾监控等诸多应用中发挥着至关重要的作用。针对此类场景中对视频传输低时延和高体验质量(quality of experience,QoE)的需求,提出了一种无人机辅助的移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)视频任务卸载算法。首先,为满足低时延需求,无人机作为MEC服务器对视频数据进行转码,并作为中继将视频数据转发到地面基站。其次,通过联合优化设备关联、传输功率、转码策略以及无人机飞行轨迹,构建最大化系统效益的模型。最后,提出一种基于柔性动作-评价(soft actor-critic,SAC)的深度强化学习算法作出联合决策。仿真实验结果表明,与其他基线算法相比,所提算法能有效降低系统时延并保证视频任务品质,并具有良好的收敛性。 展开更多
关键词 无人机 移动边缘计算 视频传输 任务卸载 深度强化学习
在线阅读 下载PDF
移动边缘计算中融合注意力机制的DRL工作流任务卸载算法 被引量：1
12
作者 雷雪梅 张贺同 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期45-51,共7页
移动边缘计算的计算密集型任务多为工作流任务,传统方法在解决工作流任务卸载问题时很难充分考虑子任务之间的依赖关系,并且计算卸载算法性能不佳。为了解决以上问题,将工作流任务卸载问题建模为马尔可夫决策过程下的最优策略问题,构建... 移动边缘计算的计算密集型任务多为工作流任务,传统方法在解决工作流任务卸载问题时很难充分考虑子任务之间的依赖关系,并且计算卸载算法性能不佳。为了解决以上问题,将工作流任务卸载问题建模为马尔可夫决策过程下的最优策略问题,构建问题的状态空间、动作空间和奖励函数。以最小化工作流任务的任务完成时间和系统能耗为目标,提出一种融合注意力机制的基于深度强化学习(DRL)的工作流任务卸载算法(DWTOAA)。该方法使用分段式奖励函数来提高模型训练速度,并结合注意力机制提高算法对工作流任务终止执行状态的识别能力。实验结果表明,DWTOAA方法相较于DRL算法具有更快的训练速度,同时在求解不同子任务数的工作流任务时,DWTOAA得到的卸载决策均具有更少的任务完成时间和系统能耗。 展开更多
关键词 移动边缘计算 注意力机制 工作流任务 任务卸载 深度强化学习 马尔可夫决策过程 系统能耗
在线阅读 下载PDF
兼顾隐私容忍度的移动边缘计算卸载策略
13
作者 潘雨婷 李爱萍 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期111-117,143,共8页
移动边缘计算中如果移动端选择全部卸载的执行策略,不仅会使系统整体时延和能耗增大,而且会使服务器端累积过多的信息从而导致移动端隐私泄露。针对该问题,在考虑用户差异性的基础上,提出一种兼顾隐私容忍度的计算卸载策略,根据时延和... 移动边缘计算中如果移动端选择全部卸载的执行策略,不仅会使系统整体时延和能耗增大,而且会使服务器端累积过多的信息从而导致移动端隐私泄露。针对该问题,在考虑用户差异性的基础上,提出一种兼顾隐私容忍度的计算卸载策略,根据时延和能耗制定定价模型,并结合不同的隐私泄露容忍度制定效用函数,基于博弈论来决定是否需要卸载。仿真实验表明,该方法在减少移动端本地时延和能耗的基础上,在一定程度上保护了移动端的隐私。 展开更多
关键词 移动边缘计算 计算卸载 隐私容忍度 博弈论
在线阅读 下载PDF
基于Stackelberg的无人机移动边缘计算卸载任务方法
14
作者 唐宇龙 张二青 +1 位作者 杨伟纯 曾庆涛 《高技术通讯》 北大核心 2025年第8期891-900,共10页
本文研究了一种无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)辅助移动边缘计算网络(mobile edge computing,MEC)中任务卸载的优化方法。首先,通过联合用户的任务卸载比例与无人机给出的卸载代价,根据两者的兴趣构建效用函数,结合它们之间的竞... 本文研究了一种无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)辅助移动边缘计算网络(mobile edge computing,MEC)中任务卸载的优化方法。首先,通过联合用户的任务卸载比例与无人机给出的卸载代价,根据两者的兴趣构建效用函数,结合它们之间的竞争关系,组成一个双层的斯塔克尔伯格(Stackelberg)博弈算法。其次,将此博弈分为领导者子博弈与追随者子博弈,经过证明,2个子博弈均具有纳什均衡,并通过梯度上升搜索算法进行多次迭代达到整个系统的Stackelberg平衡。最后,将本文提出的算法与随机卸载比例算法、全卸载算法和本地计算算法在多个场景下进行比较。实验结果表明,本文提出的算法具有一定优越性。 展开更多
关键词 移动边缘计算 无人机 斯塔克尔伯格博弈
在线阅读 下载PDF
基于近端策略优化的无人机辅助移动边缘计算
15
作者 胡静 李君 +2 位作者 李正权 徐钰龙 张圣 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期974-982,共9页
为更高效利用移动边缘计算(MEC)系统中的有限资源,提出一种基于近端策略优化(PPO)的无人机(UAV)辅助边缘卸载优化算法。通过联合优化任务卸载率、用户通信资源分配、无人机飞行角度和飞行速度,结合状态归一化算法,以最小化最大处理延迟... 为更高效利用移动边缘计算(MEC)系统中的有限资源,提出一种基于近端策略优化(PPO)的无人机(UAV)辅助边缘卸载优化算法。通过联合优化任务卸载率、用户通信资源分配、无人机飞行角度和飞行速度,结合状态归一化算法,以最小化最大处理延迟为目标。实验结果表明,所提算法能够快速收敛到最优且稳定性较强。与基线算法深度确定性策略梯度(DDPG)和Actor-critic(AC)相比,PPO算法在处理延迟方面较DDPG提升22%,较AC提升近48%。 展开更多
关键词 移动边缘计算 无人机 近端策略优化 计算卸载 深度强化学习 资源分配 状态归一化
在线阅读 下载PDF
同时透射反射可重构智能表面赋能移动边缘计算任务卸载研究
16
作者 李斌 杨冬东 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第2期418-426,共9页
为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足,该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先,考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束,联合... 为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足,该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先,考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束,联合设计任务卸载比例、计算资源配置、多用户检测矩阵(MUD)、aSTAR-RIS相移以及用户上传功率,建立一个多变量耦合的加权总时延最小化问题。然后,借助块坐标下降法(BCD)将原问题分解为两个子问题,使用拉格朗日乘子法和罚项对偶分解法(PDD)交替优化子问题。仿真结果表明,相较于无源STAR-RIS方案,所提aSTAR-RIS辅助MEC方案加权总时延降低了12.66%。 展开更多
关键词 有源同时透射和反射可重构智能表面 移动边缘计算 计算卸载 资源分配
在线阅读 下载PDF
车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略研究 被引量：1
17
作者 许小龙 杨威 +4 位作者 杨辰翊 程勇 齐连永 项昊龙 窦万春 《电子学报》 北大核心 2025年第2期329-343,共15页
车联网(Internet of Vehicles,IoV)边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合,实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉,从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而,车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算负载不... 车联网(Internet of Vehicles,IoV)边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合,实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉,从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而,车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算负载不均衡,进而影响车联网服务的实时响应.为此,本文提出了一种车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略.具体而言,首先设计了能充分挖掘路段间连通性和距离信息的切比雪夫图加权网络(Chebyshev graph Weighted Network,ChebWN)进行交通流量预测.然后,设计了一种基于深度强化学习的二元任务卸载方法(DRL-based Binary task Offloading Algorithm,DBOA),该算法将二元任务卸载的决策过程分为两个阶段,即首先通过深度强化学习得到卸载策略,再通过一维双端查找算法确定最大化总计算速率的时间片分配方案,降低了决策过程的复杂度.最后,通过大量的对比实验验证了ChebWN在预测交通流量方面的准确性,以及DBOA在提升车联网服务响应速度方面的优越性. 展开更多
关键词 移动边缘计算 深度强化学习 车联网 图神经网络(GNN) 任务卸载
在线阅读 下载PDF
面向未来移动通信的移动边缘计算研究综述 被引量：9
18
作者 杨守义 陈怡航 +3 位作者 张双玲 韩昊锦 李光远 郝万明 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期1-10,29,共11页
移动边缘计算(MEC)通过将移动终端的计算和存储任务从集中式数据中心卸载到边缘网格,满足复杂通信场景下的多样化设备服务需求,已经成为面向未来通信的关键性技术之一。通过阐述从云计算、雾计算到移动边缘计算的发展历程,介绍了MEC技... 移动边缘计算(MEC)通过将移动终端的计算和存储任务从集中式数据中心卸载到边缘网格,满足复杂通信场景下的多样化设备服务需求,已经成为面向未来通信的关键性技术之一。通过阐述从云计算、雾计算到移动边缘计算的发展历程,介绍了MEC技术的基本概念和基本框架;在此基础上,从计算卸载、资源分配、缓存管理和安全防护4个方面讨论了MEC的研究进展,对相关研究成果进行了详尽综述。其次,以物联网、MEC结合区块链、AI辅助MEC系统、通感一体化和云边协同等边缘计算的几个典型应用场景为例,归纳了移动边缘计算在6G中的潜在应用场景,展示了其在构成智能、高效、安全的通信网络方面的潜在益处。最后,从互操作性、安全风险、移动性管理和可扩展性等方面指出了MEC研究在融合创新方面所面临的挑战,并对其在超可靠低时延通信、通感算一体化和星地融合移动通信等方向的优势和发展趋势进行了总结和展望。 展开更多
关键词 移动通信 移动边缘计算 计算卸载 资源分配 信息安全
在线阅读 下载PDF
移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法 被引量：9
19
作者 许斌 赵云凯 +4 位作者 朱剑鸣 刘一川 李烜焘 孙雁飞 季一木 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期1466-1484,共19页
移动边缘计算场景中任务的不确定性增加了任务卸载及资源分配的复杂性和难度.鉴于此,提出一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法.首先,构建一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载模型,通过基于持续时间片划分的任务多批... 移动边缘计算场景中任务的不确定性增加了任务卸载及资源分配的复杂性和难度.鉴于此,提出一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法.首先,构建一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载模型,通过基于持续时间片划分的任务多批次处理技术应对任务的不确定性,并设计多设备计算资源协同机制提升对计算密集型任务的承载能力.其次,提出一种基于负载均衡的自适应策略选择算法,避免计算资源过度分配导致信道拥堵进而产生额外能耗.最后,基于泊松分布实现了对不确定任务场景模型的仿真,大量实验结果表明时间片长度减小能够降低系统总能耗.此外,所提算法能够更有效地实现任务卸载及资源分配,相较于对比算法,最大可降低能耗11.8%. 展开更多
关键词 移动边缘计算 不确定性任务 任务卸载 负载均衡 自适应
在线阅读 下载PDF
移动边缘计算中计算卸载与资源分配联合优化策略 被引量：4
20
作者 刘向举 李金贺 +1 位作者 方贤进 王宇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期416-426,共11页
为了在移动边缘计算(MEC)中最大限度地减少处理用户任务的时延和能耗,改善用户体验,以最小化用户的完成时间和能耗的加权和为目标,在计算资源的约束下研究了多用户、多MEC服务器中的计算卸载问题。针对此问题,考虑卸载决策和资源分配之... 为了在移动边缘计算(MEC)中最大限度地减少处理用户任务的时延和能耗,改善用户体验,以最小化用户的完成时间和能耗的加权和为目标,在计算资源的约束下研究了多用户、多MEC服务器中的计算卸载问题。针对此问题,考虑卸载决策和资源分配之间存在的依赖关系,首先将原问题解耦为卸载决策和计算资源分配2个子问题。然后,使用鲸鱼优化算法求解卸载决策问题,通过添加非线性收敛因子和惯性权重加快收敛速度;引入反馈机制,防止陷入局部最优,得到更高概率可行的卸载决策;对于资源分配问题使用拉格朗日乘子法得到每个卸载决策下的最佳计算资源分配解。最后,通过多次迭代得到稳定的收敛解。仿真实验结果表明,与其他基准方案相比,最多减少了44.6%的系统开销。 展开更多
关键词 移动边缘计算 计算卸载 资源分配 鲸鱼优化算法
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 30 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部