移动边缘计算中基于Lyapunov的任务卸载与资源分配算法

移动边缘计算(MEC)通过将计算和存储资源部署在无线网络边缘,使得用户终端可将计算任务卸载到边缘服务器进行处理,从而缓解终端设备资源受限与高性能任务处理需求之间的冲突。但随着任务卸载规模的不断增加,执行任务所产生的功耗急剧上升,严重影响了MEC系统的收益。建立任务队列动态调度模型,以队列上溢概率为约束构建最大化系统平均收益的资源优化模型。考虑到资源优化问题为不同时隙下的耦合问题,运用Lyapunov优化理论设计一种基于单时隙的资源分配算法,将优化问题转化为用户本地计算资源分配、功率和带宽资源分配以及MEC服务器计算资源分配3个子问题并分别进行求解。仿真结果表明,该算法在满足用户QoS需求的同时能够有效提高MEC系统的时间平均收益。

基于异步优势演员-评论家学习的服务功能链资源分配算法

考虑网络全局信息难以获悉的实际情况,针对接入网切片场景下用户终端(UE)的移动性和数据包到达的动态性导致的资源分配优化问题,该文提出了一种基于异步优势演员-评论家(A3C)学习的服务功能链(SFC)资源分配算法。首先,该算法建立基于区块链的资源管理机制,通过区块链技术实现可信地共享并更新网络全局信息,监督并记录SFC资源分配过程。然后,建立UE移动和数据包到达时变情况下的无线资源、计算资源和带宽资源联合分配的时延最小化模型,并进一步将其转化为马尔科夫决策过程(MDP)。最后,在所建立的MDP中采用A3C学习方法,实现资源分配策略的求解。仿真结果表明,该算法能够更加合理高效地利用资源,优化系统时延并保证UE需求。

面向可靠性的5G网络切片重构及映射算法

针对传统网络切片映射方法资源利用率低且可靠性差的问题,该文提出了可靠性感知的网络切片(NS)重构及映射策略(RNSRE)。首先,建立了面向可靠性和资源的网络切片可靠映射效用函数。其次,综合考虑虚拟网络功能(VNF)的资源需求和位置约束,提出了一种VNF可靠性需求的度量方法。在此基础上,以最大化VNF可靠部署收益的同时最小化链路带宽资源开销为目标,建立了切片可靠映射整数线性规划模型。最后,针对不同的网络切片类型,提出了基于邻域搜索的网络切片映射算法和关键VNF备份的网络切片重构映射算法。仿真结果表明,所提算法在满足VNF可靠性需求的同时,提高了资源利用率,降低了映射的开销。