服务缓存约束下优化用户设备执行成本的任务卸载策略

摘要：

边缘计算通过在网络边缘侧提供更优的计算和存储能力,能够有效降低用户设备的执行时延和能耗.随着应用程序对计算和存储资源的需求越来越大,任务卸载作为消除用户设备固有限制的一种有效手段,成为了主要的研究热点之一.然而,在已有的任务卸载研究中,常常忽略不同类型的任务对服务需求的多样性以及边缘服务器服务缓存有限的情形,从而导致不可行的卸载决策.因此,在服务缓存约束下,研究了能够使得用户设备执行成本最优的任务卸载问题.首先设计了云服务器、边缘服务器和本地设备的协同卸载模型,用于平衡边缘服务器的负载问题,同时借助云服务器弥补边缘服务器有限的服务缓存能力.然后,提出了适用于云边端协同的任务卸载算法,优化用户设备的执行成本.当任务被卸载时,先采用改进的贪婪算法选择最佳的边缘服务器,再通过比较任务在不同位置上的执行成本,来确定任务的卸载决策.实验结果表明,所提算法相比对比算法能够有效降低用户设备的执行成本.

关键词：边缘计算、任务卸载、云边端协同、服务缓存、卸载策略优化

所属期刊栏目：50

分类号：TP302(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：275-281