超密集物联网络中多任务多步计算卸载算法研究
随着物联网(Internet of Things,IoT)的迅速发展,各种物联网移动设备(IoT Mobile Device,IMD)需要处理越来越多的计算密集型和延迟敏感型任务,这给移动边缘计算网络带来了新的挑战.为了应对这些挑战,装备移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的超密集物联网应运而生.在该网络中,IMD可将计算密集型任务卸载至边缘计算服务器上进行处理,从而节省自己的计算资源并降低能耗.然而,这样会造成额外的传输时间,进而导致更高的延迟.为了均衡能耗与时延,针对多用户多任务的超密集物联网络,提出了 一个最小化能耗和时延的均衡问题,以联合优化用户(IMD)关联、计算卸载和资源分配.为了进一步平衡网络负载,充分利用计算资源,在问题建模时采用多步计算卸载.最后,利用智能算法——自适应粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对所提问题进行求解.相比传统粒子群算法,自适应粒子群算法能降低20%~65%的总开销.
物联网、移动边缘计算、计算卸载、用户关联、资源分配、智能算法、自适应粒子群算法
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TN929
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家重点研发计划
2022-06-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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