【摘 要】
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随着移动计算和物联网技术的普及,任务卸载在图像/语音识别、自然语言处理和车联网等领域的应用已十分广泛。有效应用任务卸载可以处理大规模的计算任务,并提高系统的计算效率和资源利用率。目前对任务卸载的研究,主要有以下两大问题:一是优化算法和卸载策略的研究仍比较理想化,二是许多任务卸载方案存在数据安全风险、任务计算也没有全面考虑协同操作。同时,随着5G普及和人工智能的出现,“云-边-端（Cloud-Edg
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随着移动计算和物联网技术的普及,任务卸载在图像/语音识别、自然语言处理和车联网等领域的应用已十分广泛。有效应用任务卸载可以处理大规模的计算任务,并提高系统的计算效率和资源利用率。目前对任务卸载的研究,主要有以下两大问题:一是优化算法和卸载策略的研究仍比较理想化,二是许多任务卸载方案存在数据安全风险、任务计算也没有全面考虑协同操作。同时,随着5G普及和人工智能的出现,“云-边-端（Cloud-Edge-Device）”环境成为当前数字领域的热点话题,一定程度上解决了传统任务卸载方案存在的局限性。因此,本学位论文聚焦于“云-边-端”环境中的任务卸载方法,针对单边和集群系统,提出了不同的任务卸载优化方案。主要工作如下:（1）针对简单系统模型下任务卸载忽略边云协同、参数设置过多和优化算法运行成本过大等问题,提出了一种单边缘节点任务卸载优化方案。方案内设计了单计算接入点参与的多用户任务卸载三层框架,简单系统架构内的终端用户可以选择本地计算、移动边缘计算和移动云计算三种模式。将边缘层接收和计算数据的单元进行分割为基站和计算接入点CAP,基站负责接收端用户层的计算任务,并转发到附近的CAP进行计算处理。避免了一个单元同时处理多项事务的繁琐,且转发过程不消耗能量。方案通过0-1矩阵表示卸载策略,使用粒子群优化算法对系统的优化目标进行训练,在能耗和时延的优化上,体现出相对于单一计算方式的性能优势。（2）针对多目标任务卸载方案中存在的目标冲突、任务分配和安全性等问题,提出了一种MEC集群任务卸载优化方案。该方案通过MEC集群协助任务的分配和转发,以缓解边缘层若干计算接入点的压力。方案利用中继机制,实现任务通过基站“两跳”到达云层,确保了任务转发过程中的通信质量和数据安全。方案利用多矩阵结合得出卸载策略,使用粒子群优化算法对系统的优化目标进行优化训练,在能耗、时延以及系统损耗标准函数三个层面上,与单一计算方式进行比较,体现了本方案的性能提升。
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