移动边缘计算(MEC,mobile edge computing)作为将计算基础设施从远程云数据中心推向边缘设备的新架构模式,为满足物联网(IoT,Internet of things)应用时延敏感、计算密集等需求提供了新方案。针对可切分任务在多用户多MEC服务器系统中...移动边缘计算(MEC,mobile edge computing)作为将计算基础设施从远程云数据中心推向边缘设备的新架构模式,为满足物联网(IoT,Internet of things)应用时延敏感、计算密集等需求提供了新方案。针对可切分任务在多用户多MEC服务器系统中的任务卸载与调度问题进行研究,每个用户任务均可切分为多个相互关联的子任务,且子任务均可在本地执行或被卸载到某MEC服务器执行,系统通过对子任务的卸载和调度决策来提高网络性能。使用用户体验(QoE,quality of experience)和用户间公平性来表征网络性能,将优化问题建模为一个可切分任务卸载和调度(J-DTOS,joint dependent task offloading and scheduling)优化问题。该问题是一个NP-hard非线性混合整数规划问题,因此,所提方案进一步通过引入中间变量重新构造了原问题,并基于此提出了一个近似最优解。仿真结果表明,所提的卸载和调度策略能显著提高系统的性能。展开更多
文摘移动边缘计算(MEC,mobile edge computing)作为将计算基础设施从远程云数据中心推向边缘设备的新架构模式,为满足物联网(IoT,Internet of things)应用时延敏感、计算密集等需求提供了新方案。针对可切分任务在多用户多MEC服务器系统中的任务卸载与调度问题进行研究,每个用户任务均可切分为多个相互关联的子任务,且子任务均可在本地执行或被卸载到某MEC服务器执行,系统通过对子任务的卸载和调度决策来提高网络性能。使用用户体验(QoE,quality of experience)和用户间公平性来表征网络性能,将优化问题建模为一个可切分任务卸载和调度(J-DTOS,joint dependent task offloading and scheduling)优化问题。该问题是一个NP-hard非线性混合整数规划问题,因此,所提方案进一步通过引入中间变量重新构造了原问题,并基于此提出了一个近似最优解。仿真结果表明,所提的卸载和调度策略能显著提高系统的性能。
