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面向DAG任务的分布式智能计算卸载和服务缓存联合优化 被引量：1
1
作者 李云 南子煜 +2 位作者 姚枝秀 夏士超 鲜永菊 《中山大学学报（自然科学版）（中英文）》 CAS 北大核心 2025年第1期71-82,共12页
建立了一种有向无环图(DAG,directed acyclic graph)任务卸载和资源优化问题,旨在应用最大可容忍时延等约束实现系统能耗最小化。考虑到网络中计算请求高度动态、完整的系统状态信息难以获取等因素,最后使用多智能体深度确定性策略梯度(... 建立了一种有向无环图(DAG,directed acyclic graph)任务卸载和资源优化问题,旨在应用最大可容忍时延等约束实现系统能耗最小化。考虑到网络中计算请求高度动态、完整的系统状态信息难以获取等因素,最后使用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG,multi-agent deep deterministic policy gradient)算法来探寻最优的策略。相比于现有的任务卸载算法,MADDPG算法能够降低14.2%至40.8%的系统平均能耗,并且本地缓存命中率提高3.7%至4.1%。 展开更多
关键词 移动边缘计算 多智能体深度强化学习 计算卸载 资源分配 服务缓存
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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
2
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
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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：1
3
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
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基于区块链的MEC环境身份认证与密钥协商
4
作者 邓昀 刘瑾 陈守学 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期1959-1966,共8页
针对移动边缘计算环境中存在的边缘安全和用户隐私问题,提出一种基于区块链的轻量级密钥身份认证协议。结合区块链技术和预分配密钥方法,采用椭圆曲线加密算法和哈希消息认证码,解决用户与边缘端之间的相互认证与密钥协商问题。充分考... 针对移动边缘计算环境中存在的边缘安全和用户隐私问题,提出一种基于区块链的轻量级密钥身份认证协议。结合区块链技术和预分配密钥方法,采用椭圆曲线加密算法和哈希消息认证码,解决用户与边缘端之间的相互认证与密钥协商问题。充分考虑边缘服务器低安全性问题,边缘密钥的存储与认证都在区块链完成,通过智能合约实现对密钥的高效安全管理。实验结果表明,该协议不仅满足基本的安全要求,提高了边缘安全性,相对于现有方案还具有一定效率优势。 展开更多
关键词 移动边缘计算 区块链 智能合约 椭圆曲线加密算法 智能移动设备 身份认证 边缘安全
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基于异构节点的高效任务卸载策略
5
作者 范兴刚 姜新阳 +3 位作者 谷文婷 徐骏涛 杨友东 李强 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期354-362,共9页
在车联网边缘计算中,如何利用有限的网络资源实施高效的任务卸载,是近年来车联网的研究热点。通过研究异构节点模式下的任务卸载,设计了一种异构节点模式下的高效任务卸载策略TOS-HN。当车辆产生任务时,优先考虑移动节点卸载,将任务卸... 在车联网边缘计算中,如何利用有限的网络资源实施高效的任务卸载,是近年来车联网的研究热点。通过研究异构节点模式下的任务卸载,设计了一种异构节点模式下的高效任务卸载策略TOS-HN。当车辆产生任务时,优先考虑移动节点卸载,将任务卸载到附近空闲车辆上。若移动卸载不能满足任务需求,则采用固定节点卸载策略。在移动节点卸载模式中,先根据任务处理时延和能耗构建代价矩阵,再通过匈牙利算法确定任务车辆和处理车辆的最优匹配。仿真实验证明,TOS-HN算法相比于其他算法具有显著优势,在时延、能耗、任务成功率和基站负载方面均具有较好的性能。 展开更多
关键词 车联网边缘计算 任务卸载 异构节点模式 移动 代价矩阵
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空天地边缘计算网络任务卸载策略
6
作者 余翔 曲原宇 杨路 《电讯技术》 北大核心 2025年第4期503-510,共8页
针对空天地网络中计算资源受限的边缘服务器在处理大量任务时,面临过载导致任务完成时间和用户能耗增加的问题,提出了一种基于深度强化学习的三层协同任务卸载和资源分配方案,以任务完成时间和用户能耗建立任务开销函数,在计算资源的约... 针对空天地网络中计算资源受限的边缘服务器在处理大量任务时,面临过载导致任务完成时间和用户能耗增加的问题,提出了一种基于深度强化学习的三层协同任务卸载和资源分配方案,以任务完成时间和用户能耗建立任务开销函数,在计算资源的约束下联合优化用户卸载决策、用户传输功率、子载波分配和计算资源分配。首先采用拉格朗日乘子法优化计算资源分配,然后使用深度强化学习求解卸载决策、用户发射功率和子载波分配,最后通过交替迭代的方法得到优化解。仿真结果表明,与DQN(Deep Q-learning Network)、DDQN(Double DQN)、DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)等方案相比,所提方案任务开销分别下降约19%、10%和13%。 展开更多
关键词 空天地一体化网络 移动边缘计算 计算卸载 资源分配 深度强化学习
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深度强化学习在边缘视频传输优化中的应用综述
7
作者 李彦 万征 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期43-58,共16页
在产业视频时代下,边缘计算、人工智能技术的迅猛发展,催生了边缘智能,基于边缘计算网络的视频传输优化研究迎来了新机遇。在总结边缘视频传输优化内容的基础上,梳理深度强化学习等人工智能技术应用于边缘视频传输优化的研究与进展情况... 在产业视频时代下,边缘计算、人工智能技术的迅猛发展,催生了边缘智能,基于边缘计算网络的视频传输优化研究迎来了新机遇。在总结边缘视频传输优化内容的基础上,梳理深度强化学习等人工智能技术应用于边缘视频传输优化的研究与进展情况;提出边缘智能视频传输优化概念,给出面向网络QoS的边缘智能视频传输优化和面向用户QoE的边缘智能视频传输优化的方法分类,并分别进行详细阐述;研究分析目前边缘视频传输优化仍然存在的主要问题,通过寻找规律,分析不足,突出优势,指出边缘智能视频传输优化未来的热点研究方向。 展开更多
关键词 移动边缘计算 深度强化学习 边缘智能 边缘智能视频传输优化
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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
8
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
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车联网业务特性模型下卸载反馈策略的设计与评估
9
作者 王诗 曹大焱 +2 位作者 朱笑莹 王铭宇 王浩颖 《重庆大学学报》 北大核心 2025年第8期86-98,共13页
随着移动边缘计算车联网中业务特征逐渐变多,针对设计卸载反馈策略时需考虑业务特征的复杂建模问题,实现服务器到端传输的性能评估是一大挑战。为实现性能的多维度综合评估,笔者基于排队论和马尔可夫调制服务过程构建了一种考虑时变多... 随着移动边缘计算车联网中业务特征逐渐变多,针对设计卸载反馈策略时需考虑业务特征的复杂建模问题,实现服务器到端传输的性能评估是一大挑战。为实现性能的多维度综合评估,笔者基于排队论和马尔可夫调制服务过程构建了一种考虑时变多类型业务的缓存调度策略评估框架。为适应各种通信环境,提出的框架可灵活调控业务特性、双端处理速率和卸载反馈策略。基于该框架,提出一种基于概率分布的卸载反馈策略。实验结果表明,所提出策略的传输性能较传统优越50%,证明所提框架能在不同通信环境和硬件配置下为设计策略提供参考。 展开更多
关键词 车联网 边缘计算 业务模型 马尔可夫调制服务 资源分配
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部分可观测环境中基于图强化的任务卸载与资源分配方法
10
作者 代钰 景宗明 +1 位作者 杨雷 高振 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期9-17,25,共10页
为了解决部分可观测环境中由于边缘服务器之间缺乏有效通信而导致的全局信息缺失问题,构建了基于图注意力机制的边缘服务器间沟通机制,将移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)系统构建为图结构,使边缘服务器之间可以通过图中的边进... 为了解决部分可观测环境中由于边缘服务器之间缺乏有效通信而导致的全局信息缺失问题,构建了基于图注意力机制的边缘服务器间沟通机制,将移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)系统构建为图结构,使边缘服务器之间可以通过图中的边进行消息传递,进而间接得到MEC系统的全局状态信息.同时引入双注意力机制,使边缘服务器更多关注对策略优化更有用的通信消息,加快模型收敛速度并提高算法性能.仿真实验结果表明,与基线算法相比,本文所提出的算法可以有效降低任务完成时延与能耗,同时具有收敛速度快的优点. 展开更多
关键词 移动边缘计算 深度强化学习 任务卸载 资源分配 消息通信
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基于跨模态信号的无线资源管理策略
11
作者 王丽娜 李科 +1 位作者 刘向南 张海君 《信号处理》 北大核心 2025年第6期1097-1108,共12页
随着超第五代(Beyond Fifth Generation,B5G)及第六代(Sixth Generation,6G)移动通信网络的快速发展,跨模态数据的共存问题已逐步成为重要挑战,其中视觉数据要求高吞吐量,而触觉数据需满足1 ms端到端时延与极低的丢包率,不同需求下的资... 随着超第五代(Beyond Fifth Generation,B5G)及第六代(Sixth Generation,6G)移动通信网络的快速发展,跨模态数据的共存问题已逐步成为重要挑战,其中视觉数据要求高吞吐量,而触觉数据需满足1 ms端到端时延与极低的丢包率,不同需求下的资源竞争导致资源分配的严重碎片化。针对这一问题,本文提出一种基于重叠架构与非正交多址接入的联合优化方案,结合移动边缘计算的低时延特性,设计高效资源分配策略。首先,构建移动边缘计算场景下的跨模态数据共存模型,将非凸优化问题分解为子信道匹配与功率分配两个子问题。随后,通过匈牙利算法实现低复杂度用户配对,并推导功率分配的闭式解以最小化触觉用户能耗。最后,提出动态迭代算法,适配信道时变性与业务突发性。仿真结果表明,所提算法在保障视觉数据速率约束与触觉数据时延约束的前提下,可降低触觉平均化能耗达20%,且在高用户密度场景中表现稳定。与穷举搜索相比,该算法在保证性能的同时显著降低计算复杂度,为B5G/6G网络中多业务共存提供了高效解决方案。 展开更多
关键词 跨模态通信 无线资源管理 非正交多址接入 移动边缘计算
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RIS辅助多MEC服务器的联合任务卸载和资源分配策略
12
作者 王丹 赵静 王嘉程 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期566-574,共9页
针对传统集中式计算无法有效应对海量设备产生的庞大数据,且移动边缘计算(MEC)服务器资源受限容易引起资源拥塞以及复杂的通信环境导致用户任务卸载传输受阻甚至中断的问题,提出了一种可重构智能表面(RIS)辅助多MEC服务器的联合任务卸... 针对传统集中式计算无法有效应对海量设备产生的庞大数据,且移动边缘计算(MEC)服务器资源受限容易引起资源拥塞以及复杂的通信环境导致用户任务卸载传输受阻甚至中断的问题,提出了一种可重构智能表面(RIS)辅助多MEC服务器的联合任务卸载和资源分配方法。由于最大化系统卸载效用问题是一个混合整数非线性规划问题,难以直接求解,于是整体求解过程采用交替优化法,进行迭代求解。通过联合优化RIS处相移矩阵、MEC服务器端中央处理器(central processing unit,CPU)的计算资源、卸载用户和MEC服务器的关联决策以及用户端上行传输功率,最大化系统卸载效用。具体地,通过最佳相位规划,拟凸优化技术以及凸优化技术分别求解RIS最佳相移、用户发射功率分配以及MEC服务器计算资源分配决策,并设计了一种改进的启发式算法求解用户与MEC服务器的关联决策。仿真结果表明,将RIS和改进的启发式算法结合的方法较传统求解方法中的启发式算法相比,系统的平均卸载效用提升了约22.89%,并且方法比基准方案中采用基于局部搜索的经典求解方法的卸载效用提升了约14.02%。因此,该方法有益于提高用户的通信服务质量。 展开更多
关键词 移动边缘计算 可重构智能表面 任务卸载 资源分配 启发式算法
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缓存辅助的移动边缘计算任务卸载与资源分配
13
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
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以服务满意度为目标的车载边缘计算调度优化 被引量：1
14
作者 徐佳 范露露 +1 位作者 刘婧怡 申佳胤 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第5期1216-1223,共8页
随着5G网络的快速发展和物联网技术的普及,计算密集型和延迟敏感型应用蓬勃发展.传统移动边缘计算通常依赖固定基础设施进行计算卸载.然而,在实际应用中,由于用户的移动性、资源需求动态性和地域差异性,边缘服务器的负载表现出高动态性... 随着5G网络的快速发展和物联网技术的普及,计算密集型和延迟敏感型应用蓬勃发展.传统移动边缘计算通常依赖固定基础设施进行计算卸载.然而,在实际应用中,由于用户的移动性、资源需求动态性和地域差异性,边缘服务器的负载表现出高动态性和不平衡性.本文提出由运营商统一调度车载边缘服务器为区域提供计算卸载服务,形式化了区域满意度最大化问题,在行驶时间的限制下,最大化所有区域的满意度.将问题转变为一个拟阵约束下的子模函数最大化问题,利用近似算法对该问题进行求解,并从理论上证明了该算法的近似度.仿真实验结果表明,本文提出的算法具有较优的性能,相比对比算法,平均满意度提高了52.98%. 展开更多
关键词 移动边缘计算 车载边缘计算 计算卸载 近似算法
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基于DRL的UAV辅助海上物联网联合卸载和资源分配 被引量：1
15
作者 李予诺 魏泽 何荣希 《现代电子技术》 北大核心 2025年第3期141-148,共8页
针对多无人机辅助海上物联网搜救场景,为了使无人机能处理无人船卸载的更多计算任务,同时尽可能减少无人机的能量浪费,文中提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的任务感知联合卸载和资源分配算法。首先,考虑无人机可自适应调整时隙内... 针对多无人机辅助海上物联网搜救场景,为了使无人机能处理无人船卸载的更多计算任务,同时尽可能减少无人机的能量浪费,文中提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的任务感知联合卸载和资源分配算法。首先,考虑无人机可自适应调整时隙内飞行时间以及无人船卸载任务在无人机排队计算的实际情况,建立了通信模型、计算模型和能耗模型。其次,通过联合考虑卸载决策、功率分配以及无人机飞行轨迹规划和速度调整,构建最大化所有无人机平均收益的优化问题;然后将该问题转化为马尔科夫决策过程,确立了对应的状态空间、动作空间和奖励函数,并通过DDPG算法求解出最优策略。仿真结果表明,与其他基准算法相比,所提算法可以有效提高无人机的平均收益。 展开更多
关键词 移动边缘计算 无人机 深度强化学习 计算卸载 功率分配 轨迹规划
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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：2
16
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
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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：1
17
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
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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
18
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
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无人机辅助的MEC任务卸载双目标优化方法
19
作者 卢晓琴 赵辉 +3 位作者 李建华 王静 万波 王泉 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期99-110,共12页
在无人机(UAV)辅助移动边缘计算(MEC)框架中,现有研究在UAV轨迹设计阶段主要关注了UAV的能耗约束,却往往忽视了任务负载的影响;而在任务卸载阶段,并没有综合考虑终端设备和UAV的总能耗,不能最小化UAV与终端设备总能耗。针对UAV辅助MEC... 在无人机(UAV)辅助移动边缘计算(MEC)框架中,现有研究在UAV轨迹设计阶段主要关注了UAV的能耗约束,却往往忽视了任务负载的影响;而在任务卸载阶段,并没有综合考虑终端设备和UAV的总能耗,不能最小化UAV与终端设备总能耗。针对UAV辅助MEC架构下任务卸载存在的问题,提出了一种UAV辅助的MEC任务卸载双目标优化方法。首先,综合考虑不同位置的任务负载和UAV能耗约束,引入位置兴趣指数概念LIX,建立了结合任务负载的自适应UAV轨迹设计模型,在此基础之上,以最小化任务完成时间和UAV与终端设备总能耗为目标,建立了双目标优化的任务卸载模型;其次,分析无人机位置对任务完成时间与能耗的影响,结合UAV轨迹设计、任务卸载和轨迹自适应更新,提出了一种基于LIX的自适应任务卸载策略ATOSL,实现双目标优化的任务卸载;最后,设计仿真模拟实验,证明ATOSL策略在最小化任务完成时间和UAV与终端设备总能耗两个优化目标方面的有效性。 展开更多
关键词 移动边缘计算 无人机 任务卸载 双目标优化
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无线供电MEC系统的计算能效最大化策略
20
作者 李陶深 巩健 +1 位作者 曾续玲 吕品 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期133-142,共10页
为了解决无线供电移动边缘计算(MEC)系统的计算能效优化问题,提出一种基于非正交多址接入的无线供电MEC系统的资源分配策略。该策略将非线性能量收集模型应用到移动设备上,通过联合优化MEC服务器和移动设备的计算频率、执行时间、基站... 为了解决无线供电移动边缘计算(MEC)系统的计算能效优化问题,提出一种基于非正交多址接入的无线供电MEC系统的资源分配策略。该策略将非线性能量收集模型应用到移动设备上,通过联合优化MEC服务器和移动设备的计算频率、执行时间、基站发射功率、设备发射功率、卸载时间和能量收集时间,比较充分地利用移动设备和MEC服务器的可用计算资源,提高设备的吞吐量和计算位数,进而最大限度地提升系统计算能效。将该联合优化问题转化为非凸分式规划问题,设计一种基于Dinkelbach的迭代算法来获得最优的资源分配方案。仿真实验表明:该资源分配策略所获得的系统计算能效更高,具有更好的性能增益。 展开更多
关键词 无线供电移动边缘计算系统 非正交多址接入 计算能效 能量收集 资源分配 计算卸载
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