D2D辅助移动边缘计算下的卸载策略优化
TN929.5; 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)因具备资源下沉等特性能够为用户提供便捷的计算服务.为了进一步降低海量用户以及智能应用带来的卸载压力,考虑利用终端直传(Device-to-Device,D2D)通信技术实现用户闲置计算资源的合理利用.即除本地计算外,计算密集型用户还可以启用D2 D通信方式,将复杂计算任务卸载至已配对的帮助用户.首先,将优化问题建模为最小化全网用户的累积时延.然后,为了分析多用户间的资源竞争问题和降低复杂度,引入博弈论,将优化问题建模为多用户合作卸载博弈,并证明所提博弈为精确势能博弈且拥有至少一个纯策略纳什均衡解.同时,提出基于...
Gespeichert in:
Veröffentlicht in: | 计算机科学 2022, Vol.49 (z1), p.601-605 |
---|---|
Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Zusammenfassung: | TN929.5; 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)因具备资源下沉等特性能够为用户提供便捷的计算服务.为了进一步降低海量用户以及智能应用带来的卸载压力,考虑利用终端直传(Device-to-Device,D2D)通信技术实现用户闲置计算资源的合理利用.即除本地计算外,计算密集型用户还可以启用D2 D通信方式,将复杂计算任务卸载至已配对的帮助用户.首先,将优化问题建模为最小化全网用户的累积时延.然后,为了分析多用户间的资源竞争问题和降低复杂度,引入博弈论,将优化问题建模为多用户合作卸载博弈,并证明所提博弈为精确势能博弈且拥有至少一个纯策略纳什均衡解.同时,提出基于较优响应的分布式卸载算法来实现问题的求解.最后,仿真结果表明,所提博弈模型和算法能够有效降低全网用户的总时延和平均用户时延,验证了工作的可行性及有效性. |
---|---|
ISSN: | 1002-137X |
DOI: | 10.11896/jsjkx.210200114 |