基于单用户和分类任务的MEC任务卸载策略及性能优化

为了在满足用户服务体验的同时,提高移动设备的能耗利用率,对移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中的任务卸载问题进行研究.考虑整体智能家居等专用MEC应用场景,引入物理机分簇机制,提出一种基于单用户和任务分类的MEC任务卸载策略.结合任务的处理需求,将任务分为低速、中速和高速三类,搭建带有异构边缘的MEC系统架构,构建具有单输入流与多类顾客的排队模型,评估任务的平均处理时延和移动设备的能耗水平等性能指标.进行数值实验,分析不同系统参数对各性能指标变化带来的影响.权衡不同性能指标,构建系统成本函数,应用卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件方法,对任务卸载策略进行联合优化,从而实现系统成本的最小化.