面向移动边缘计算网络的高能效计算卸载算法
作者:
作者单位:

作者简介:

张祥俊(1993-),男,博士生,CCF学生会员,主要研究领域为云计算,大数据,边缘计算,网络,信息安全;伍卫国(1963-),男,博士,教授,CCF高级会员,主要研究领域为云计算,大数据,高性能,存储系统,嵌入式;张弛(1990-),男,博士生,主要研究领域为云计算,大数据;柴玉香(1996-),女,硕士生,主要研究领域为云计算,大数据;杨诗园(1996-),男,硕士生,主要研究领域为云计算,大数据;王雄(1996-),男,硕士生,主要研究领域为云计算,大数据

通讯作者:

伍卫国,wgwu@mail.xjtu.edu.cn

中图分类号:

TP393

基金项目:

国家重点研发计划(2016YFB0201800,2017YFB0203003)


Energy-efficient Computing Offloading Algorithm for Mobile Edge Computing Network
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)是一种高效的技术,通过将计算密集型任务从移动设备卸载到边缘服务器,使终端用户实现高带宽、低时延的目标.移动边缘计算环境下的计算卸载在减轻用户负载和增强终端计算能力等方面发挥着重要作用.考虑了服务缓存,提出一种云-边-端协同的计算卸载框架,在该框架中引入D2D (device-to-device,D2D)通信和机会网络.基于建立的模型,将计算卸载决策问题转化为一个混合整数非线性规划问题,并对无线特性和移动用户之间的非合作博弈交互制定了一个迭代机制来共同确定计算卸载方案.对提出的计算卸载算法从理论上证明了多用户计算卸载博弈模型为严格势力场博弈(exact potential game,EPG),卸载决策可获得全网范围内的最优效益.考虑到服务器的计算资源、卸载任务数据量和任务延迟需求,提出对用户和MEC服务器之间最佳用户关联匹配算法.最后,模拟结果表明,卸载决策算法具有较快的收敛速度,并在能效方面优于其他基准算法.

    Abstract:

    Mobile edge computing (MEC) is an efficient technology that enables end users to achieve the goal of high bandwidth and low latency by offloading computationally intensive tasks from mobile devices to edge servers. Computing offloading in the mobile edge computing environment plays an important role in reducing user load and enhancing terminal computing capabilities. This study considers service caching, and proposes a cloud-side-end collaborative computing offloading framework, in which D2D communication and opportunistic networks are introduced. Based on the established model, the offloading decision problem is transformed into a mixed integer nonlinear programming problem, and an iterative mechanism is formulated for the non-cooperative game interaction between wireless characteristics and mobile users to jointly determine the computational offloading plan. The proposed computational offloading algorithm theoretically proves that the multi-user computational offloading game under this framework is an exact potential game (EPG), and the offloading decision is to uninstall under the optimal benefit strategy in the entire network. Taking into account the computing resources of the server, the amount of data for offloading tasks, and the delay requirements of tasks, based on the Gale-Shapley matching theory, the best user association matching algorithm is improved and proposed. Finally, the simulation results show that the proposed unloading decision algorithm has a faster convergence rate and is superior to other benchmark algorithms in terms of energy efficiency.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张祥俊,伍卫国,张弛,柴玉香,杨诗园,王雄.面向移动边缘计算网络的高能效计算卸载算法.软件学报,2023,34(2):849-867

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2021-05-06
  • 最后修改日期:2021-05-23
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2022-07-15
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号