【摘 要】
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边缘计算是一种可以为大部分现代化企业带来实用价值的计算范式,融合到物联网系统中时,能够提高移动应用程序的服务质量(Quality of Service,Qo S),且能对产生的大数据实现实时管理。5G进一步推动了边缘计算范式的发展,移动用户可以获得低延迟和高速访问的Qo S。在本文中,研究了在移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)环境下边缘服务器的资源分配方法以及服务迁
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边缘计算是一种可以为大部分现代化企业带来实用价值的计算范式,融合到物联网系统中时,能够提高移动应用程序的服务质量(Quality of Service,Qo S),且能对产生的大数据实现实时管理。5G进一步推动了边缘计算范式的发展,移动用户可以获得低延迟和高速访问的Qo S。在本文中,研究了在移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)环境下边缘服务器的资源分配方法以及服务迁移准则。资源分配方法中以最大化MEC系统中边缘服务器的平均资源利用率和任务处理量为目的,致力于解决MEC系统中计算资源、可用带宽等有限资源的分配问题。同时考虑了一些对延迟敏感应用的区别处理,把此资源分配问题描述为有限状态的马尔可夫决策过程(Finite-state Markov Decision Process,FMDP),同时考虑了用户状态的连续性,提出基于深度确定性策略梯度方法的边缘计算资源分配算法(Edge Computing Resource Allocation Algorithm based on Deep Deterministic Policy Gradient,ECRAA-DDPG),以到资源分配的最优策略。在蜂窝网络中部署MEC服务所面临的一个挑战是支持用户的移动性,特别是移动速度较快时,使卸下的任务能够在不影响资源利用效率和链路可靠性的情况下,在基站之间进行无缝迁移。考虑了虚拟化、虚拟机之间的I/O干扰以及多用户访问干扰等问题,把该问题描述为多目标优化问题,提出一种基于松弛和舍入的新方法,最大限度的提高整体Qo S和最小化迁移成本。该方法包括整数松弛问题的最优迭代方法和恢复整数解的设计。最后通过大量的实验来证明算法的性能,实验结果表明,本方法能够在真实场景中做出最优决策。
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