车联网场景中的移动边缘计算任务卸载策略研究.pdf
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广西师范大学硕士研究生学位论文
目录
摘要I
AbstractIII
目录VI
第1章绪论1
1.1研究背景与意义1
1.2研究现状与挑战2
1.3研究内容及结构安排7
1.3.1研究内容7
1.3.
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体域网场景下移动边缘计算任务卸载策略研究
一、引言
随着移动互联网的飞速发展，体域网（BodyAreaNetwork,BAN）技术在医疗健康、智能穿戴等领域得到了广泛应用。然而，由于体域网中设备资源有限，处理复杂计算任务时常常面临挑战。移动边缘计算（MobileEdgeComputing,MEC）作为一种新兴的计算模式，为解决这一问题提供了有效途径。本文旨在研究体域网场景下移动边缘计算任务卸载策略，以提高计算效率、降低能耗并提升用户体验。
二、体域网与移动边缘计算概述
体域网是一种用于连接人体各部分或与人体相关的设备的网络，具有低功耗、高实时性的特点。而移动边缘计算则是一种将计算、存储和网络资
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基于移动边缘计算的车联网任务卸载方案研究
一、引言
随着物联网、5G及等新兴技术的不断发展，车联网(VehicularNetwork)已逐渐成为信息科技发展的新领域。车载信息设备，如车辆信息娱乐系统、智能后视镜以及辅助驾驶系统等设备将车载感知和互联网结合，能够带来前所未有的智能体验。然而，这一过程中的计算需求也越来越高，从而带来新的技术挑战。为了解决这一挑战，移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)技术被引入到车联网中，为车辆提供更近、更快的计算服务。本文旨在研究基于移动边缘计算的车联网任务卸载方案，为未来车联网技术的发展提供参考。
二、移动边缘计算在车联网的应用
移动边
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基于移动边缘计算的车联网任务卸载方案研究.pdf
ResearchonTaskOffloadingSchemefor
VehicularNetworksBasedonMobileEdge
Computing
Abstract
Inrecentyears,withtherapidadvancementsinwirelessmobilecommunication
andInternetofVehicles(IoV)technologies,numerousinnovativeapplicationshave
emerged,significantlyfacilitatingdailytransportation.Giventhecomputati
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移动边缘计算中的任务卸载与协同缓存优化策略研究.docx
移动边缘计算中的任务卸载与协同缓存优化策略研究
一、引言
随着移动互联网的快速发展和智能设备的普及，移动设备上产生的数据处理需求迅速增长。为了应对这种挑战，移动边缘计算（MEC）技术应运而生。移动边缘计算通过在靠近用户的网络边缘部署计算资源，实现了对移动设备的计算任务进行卸载和协同处理，从而提高了数据处理效率和响应速度。然而，在移动边缘计算环境中，任务卸载和协同缓存的优化策略仍然面临诸多挑战。本文将针对这些问题展开研究，并提出相应的解决方案。
二、移动边缘计算中的任务卸载策略
2.1任务卸载的重要性
在移动边缘计算中，任务卸载是一种将计算任务从移动设备卸载到边缘服务器上的策略。通过任务卸载，可
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移动边缘计算中细粒度任务卸载策略研究
一、引言
随着移动互联网的快速发展和物联网设备的普及，移动边缘计算（MEC）作为一种新型计算模式，逐渐成为研究热点。在移动边缘计算环境中，细粒度任务卸载策略对于提高系统性能、优化资源利用以及降低能耗具有重要意义。本文旨在研究移动边缘计算中细粒度任务卸载策略，分析现有研究的不足，提出改进的卸载策略，为提高移动边缘计算的性能和效率提供理论依据。
二、研究背景与意义
移动边缘计算作为一种新兴的计算模式，旨在将计算任务从云中心向网络边缘设备迁移，以降低网络延迟、提高服务质量。然而，在移动边缘计算环境中，如何合理地将任务卸载到边缘服务器成为了一个亟待解决的问题。细粒
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面向电力物联网的边缘计算级联任务卸载策略研究.docx
面向电力物联网的边缘计算级联任务卸载策略研究
目录
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究内容与主要贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1边缘计算理论基础
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基于移动边缘计算的卸载策略研究.docx
基于移动边缘计算的卸载策略研究
一、引言
随着移动互联网的快速发展，移动设备的数据处理和计算需求日益增长。然而，由于移动设备的计算资源和能源限制，传统的云计算模式在处理大规模计算任务时往往面临延迟高、能耗大等问题。为了解决这些问题，移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC）作为一种新兴的计算模式，被广泛应用于云计算与物联网的交叉领域。MEC通过在网络的边缘部署计算资源，实现了计算任务在靠近数据源的本地进行卸载和执行，从而大大降低了延迟和能耗。本文旨在研究基于移动边缘计算的卸载策略，以提高计算任务的执行效率和资源利用率。
二、移动边缘计算概述
移动边缘计算是一种分布式计算
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移动边缘计算卸载策略优化研究
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
移动边缘计算概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1移动边缘计算的定义．．．．．．．
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车辆边缘计算任务卸载策略研究.pdf
摘要
近年来，物联网（InternetofThings，IoT）技术以及汽车工业发展十分迅速，同时，5G
通信网络也越来越普及，真正实现万物互联的时代已经到来。在车联网（Internetofvehicles，
IoV）领域，各种计算密集型和延迟敏感型的应用开始兴起，这对具有有限计算能力的车载系
统提出了严峻的考验。作为5G关键技术之一的移动边缘计算（Mobileedgecomputing，MEC），
通过将存储和计算能力下移到网络边缘，可以有效地解决用户车辆计算能力不足的问题，并
降低数据处理时延，减少终端能耗。然而，道路上也存在许多计算资源空闲的车辆，如何设
计一种卸载方案把这些空闲资源利用
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车载边缘计算中的任务卸载策略研究
一、引言
随着车联网技术的不断发展，车载设备与网络的互动逐渐增加，其需要处理的任务日益繁重。由于传统云计算在处理车载设备上的实时任务时存在延迟问题，车载边缘计算（VehicularEdgeComputing，VEC）技术应运而生。车载边缘计算通过在车辆上安装小型服务器，以降低数据处理和传输的延迟，进而提高整个系统的效率和响应速度。然而，车载边缘计算系统在任务卸载方面仍然面临着许多挑战，其中最重要的挑战是优化卸载策略，以保证既降低能耗又能提高整体计算性能。
本文重点探讨了车载边缘计算中任务卸载策略的相关研究。我们详细讨论了现有的任务卸载方法，包括他们的优缺点和适
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车载边缘计算中的任务卸载策略研究
一、引言
随着智能化、网络化、信息化的飞速发展，车辆已成为一个复杂的移动计算平台。在车联网（VehicularNetwork）环境中，车载边缘计算（VehicleEdgeComputing,VEC）作为一种新型的计算模式，在实时数据处理、服务优化和资源高效利用等方面具有显著优势。然而，如何高效地将任务卸载到边缘计算节点，成为了提升整个系统性能的关键问题。本文将重点探讨车载边缘计算中的任务卸载策略。
二、研究背景与意义
车载边缘计算的任务卸载策略，是指在车辆运行过程中，如何根据实时交通状况、网络条件、计算资源需求等因素，将车载设备上的计算任务合理地卸载到边缘计算
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边缘计算场景下服务器放置和任务卸载策略研究
一、引言
随着互联网、物联网、人工智能等技术的迅猛发展，数据的生成和传输速度越来越快，传统云计算面临的处理能力和延迟问题日益凸显。因此，边缘计算应运而生，成为了一种新兴的、更接近数据源的分布式计算模式。在边缘计算场景中，服务器放置和任务卸载策略是关键的技术挑战之一。本文旨在研究边缘计算场景下的服务器放置和任务卸载策略，以提高系统性能和资源利用率。
二、边缘计算概述
边缘计算是一种将计算能力推向网络边缘的分布式计算模式。通过在网络的边缘部署服务器和设备，实现对数据的快速处理和传输。在边缘计算中，大量的设备和传感器可以收集和传输本地数据，为更快速地响应用
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移动边缘计算中任务卸载与资源分配策略优化研究
一、引言
随着移动互联网的快速发展，移动设备的数据处理和计算需求日益增长。然而，由于移动设备的计算资源和能量限制，难以满足这些计算需求。移动边缘计算（MEC）作为一种新兴的计算模式，通过在移动网络边缘提供计算、存储和通信资源，为移动设备提供了强大的计算能力。然而，在移动边缘计算环境中，任务卸载和资源分配是一个具有挑战性的问题。本文旨在研究移动边缘计算中任务卸载与资源分配策略的优化，以提高系统的计算效率和资源利用率。
二、背景与意义
移动边缘计算通过在靠近用户的网络边缘部署计算、存储和通信资源，可以有效地解决移动设备计算资源和能量限制的问题。在移动边
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基于移动边缘计算的多用户任务卸载策略研究
一、引言
随着移动互联网和物联网技术的迅猛发展，移动设备在日常生活中的重要性逐渐增加，人们对网络服务和数据处理能力的要求也在不断上升。然而，由于移动设备的计算能力和存储资源有限，当处理复杂或大量的任务时，设备性能可能会受到影响。为了解决这一问题，移动边缘计算（MobileEdgeComputing,MEC）技术应运而生。移动边缘计算通过在靠近用户的网络边缘部署计算资源，实现任务卸载和数据处理，从而提高用户体验和设备性能。
本文旨在研究基于移动边缘计算的多用户任务卸载策略。首先，我们将对移动边缘计算技术进行概述，然后分析多用户任务卸载的挑战和需求，
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移动边缘计算下基于深度强化学习的动态任务卸载策略研究
一、引言
随着移动互联网的飞速发展，移动设备产生的计算任务量呈现出爆炸性增长。传统的计算模式已无法满足日益增长的计算需求。为了解决这一问题，移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC）技术应运而生。MEC通过在移动网络边缘提供计算、存储和通信等资源，将计算任务卸载到边缘服务器上，以降低延迟和提高用户体验。然而，由于移动设备的计算能力和网络环境的动态变化，如何实现动态任务卸载成为了一个重要且具有挑战性的问题。本文提出了一种基于深度强化学习的动态任务卸载策略，旨在解决这一问题。
二、背景与相关研究
移动边缘计算通过将计算任务卸