边缘计算的依赖性任务卸载算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着物联网、5g等技术的快速发展，移动设备和数据流量呈爆炸式增长，对计算资源的需求急剧增加。

然而，移动设备通常计算能力有限，难以满足日益增长的计算需求。

边缘计算作为一种新兴的计算范式，通过将计算和存储资源部署在网络边缘，为移动设备提供低延迟、高带宽的计算服务，为解决这一矛盾提供了promising的解决方案。

2. 本选题国内外研究状况综述

边缘计算任务卸载作为近年来兴起的研究热点，已受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在边缘计算任务卸载方面开展了大量研究，并在任务卸载模型、算法设计和性能优化等方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对边缘计算环境下依赖性任务卸载问题，重点关注以下几个方面：
1.系统模型:构建合理的边缘计算系统模型，考虑任务的依赖关系、边缘服务器的计算能力、通信带宽等因素。

2.问题建模:将依赖性任务卸载问题形式化描述为一个优化问题，目标是最小化任务完成时间或系统能耗。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验相结合的研究方法。

1.理论分析:深入研究边缘计算和依赖性任务卸载的相关理论基础，分析依赖性任务的特点和卸载过程中的关键问题，为算法设计提供理论依据。

2.算法设计:针对依赖性任务卸载问题的特点，设计高效的任务卸载算法，并对其进行理论分析，证明其有效性和性能。

5. 研究的创新点

本研究的预期创新点包括：
1.提出一种高效的依赖性任务卸载算法:针对现有算法存在的不足，设计一种新的任务卸载算法，能够有效地解决依赖性任务卸载过程中存在的挑战。

2.建立更贴近实际的系统模型:考虑实际边缘计算环境中存在的各种因素，建立更comprehensive和realistic的系统模型，提高算法的实用性。

3.进行全面的性能评估:通过大量的仿真实验，对所提出的算法进行全面的性能评估，验证其有效性和优越性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 李肯立,张大方,杜文.边缘计算环境下计算卸载和资源分配联合优化[j].计算机应用,2021,41(06):1711-1718.

[2] 陈卓,谢存溪,周航.基于改进遗传算法的边缘计算任务卸载策略[j].计算机科学,2021,48(05):267-273.

[3] 王震,郭云飞,王健.基于改进型拍卖博弈的边缘计算任务卸载算法[j].计算机工程与应用,2021,57(08):126-133.