电信科学 ›› 2018, Vol. 34 ›› Issue (12): 10-23.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2018295
乐光学1,2,朱友康2,刘建生2,戴亚盛2,游真旭2,徐浩2
修回日期:
2018-12-10
出版日期:
2018-12-01
发布日期:
2019-01-02
作者简介:
乐光学(1963-),男,嘉兴学院数理与信息化工程学院教授,主要研究方向为多云融合与协同服务、无线mesh网络与移动云计算、混成与嵌入式系统。|朱友康(1992-),男,江西理工大学理学院硕士生,主要研究方向为边缘计算和计算迁移。|刘建生(1959-),男,江西理工大学理学院副教授,主要研究方向为深度学习。|戴亚盛(1993-),男,江西理工大学理学院硕士生,主要研究方向为 mesh 网络协同服务。|游真旭(1993-),女,江西理工大学理学院硕士生,主要研究方向为数据挖掘和推荐算法。|徐浩(1993-),男,江西理工大学理学院硕士生,主要研究方向为数据挖掘。
基金资助:
Guangxue YUE1,2,Youkang ZHU2,Jiansheng LIU2,Yasheng DAI2,Zhenxu YOU2,Hao XU2
Revised:
2018-12-10
Online:
2018-12-01
Published:
2019-01-02
Supported by:
摘要:
随着移动网络技术的发展和智能终端的普及应用,移动边缘计算已成为云计算的一个重要应用。计算迁移策略已成为移动边缘计算服务的关键问题之一。以移动终端总的计算时间和移动终端能耗最小化为目标,将移动终端的计算迁移资源划分问题建模为一个凸优化问题,运用拉格朗日乘子法进行求解,提出基于阈值的迁移优化策略模型。仿真实验表明,本迁移优化策略模型能有效平衡本地计算和迁移计算之间的关系,为移动边缘计算中执行计算密集型应用提供保障。
中图分类号:
乐光学,朱友康,刘建生,戴亚盛,游真旭,徐浩. 基于拉格朗日的计算迁移能耗优化策略[J]. 电信科学, 2018, 34(12): 10-23.
Guangxue YUE,Youkang ZHU,Jiansheng LIU,Yasheng DAI,Zhenxu YOU,Hao XU. Optimizing strategy of computing off loading energy consumption based on Lagrangian method[J]. Telecommunications Science, 2018, 34(12): 10-23.
表3
相关迁移策略的优缺点"
参考文献 | 发表年份 | 创新点 | 存在不足 |
2013年 | 比较本地计算和迁移计算的能量消耗,得出最优迁移策略 | 仅通过对比迁移前后的能量消耗无法得到最优的迁移策略,仅研究了单用户情况 | |
2016年 | 以无线能量传输为目标,设计了基于无缝集成移动云计算的解决方案 | 仅研究了低复杂度设备(如传感器),对于高计算复杂度的智能终端并不适用 | |
2016年 | 以无线能量采集为目标,设计出了基于微波功率传输的解决方案 | 仅考虑CPU频率和发射功率的优化,忽略了计算任务 | |
2014年 | 将动态迁移与自适应的 LTE/Wi-Fi 链接选择进行集成,提出了一种可扩展的近似动态规划算法 | 注重于单用户的算法设计,缺乏全局最优考量 | |
2015年 | 将无线和计算资源进行联合优化 | 缺乏严密的计算延迟考量 | |
2015年 | 研究了迁移到不同云的最优用户调度问题,提出了一个基于任务负载的阈值迁移策略 | 仅关注于延迟问题,没有涉及研究终端能耗 | |
2015年 | 研究了多用户分布式计算迁移,运用博弈论来实现能量和延迟的最小化 | 分布式的计算迁移算法难以达到全局最优 | |
2018年 | 基于马尔可夫决策和动态规划算法建立最优策略 | 计算复杂度高 | |
2018年 | 使用智能分区和动态迁移研究了迁移计算中的用户隐私安全问题 | 缺乏对富应用程序复杂性的考虑 | |
2018年 | 设计基于启发式搜索、重构线性化技术和半定松弛3种算法来实现延迟和可靠性的权衡 | 缺乏对能耗的优化 |
表5
仿真参数"
参数 | 数值 |
系统中终端用户总数量(K) | (20,40,60,80,100) |
迁移总时隙(T) | 20 ms |
终端k某个任务的数据量(Dk) | 100~500 KB |
边缘云上计算1比特数据所需的CPU周期数(Cc) | 200个周期/比特 |
终端k计算1比特数据所需的CPU周期数(Ck) | 500~1 500个周期/比特 |
高斯白噪声的方差(σ) | 10-9W |
系统信道带宽(B) | 10 MHz |
终端k的传输功率pk | 100 mW |
终端k的计算能力(即每秒的CPU周期数)( f (l)k ) | 1~10 GHz |
边缘云的计算能力(即MEC服务器每秒的周期数)( f (e)k ) | 100 GHz |
终端k本地计算每个CPU周期的能耗(ek) | 0~2×10-10J/转 |
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