移动边缘计算的资源联合分配算法研究开题报告

全文总字数：3978字

1. 研究目的与意义（文献综述）

近年来，无线通信技术取得了突飞猛进的发展，从早期低速的2g时代发展到如今高速的5g时代，移动网络已经具有了高速，低延迟等特点。

同时，5g网络与人工智能，大数据，物联网等技术高度融合，给人们的生活带来了许许多多的便利。

但问题也随之而来，随着智能移动设备的普及，手机、平板等设备逐渐走入人们的生活，成为生活必需品，导致移动网络上的数据与业务量急剧增加，需要更多的资源，产生更多能耗，给移动网络带来了很大负担。

2. 研究的基本内容与方案

2.1设计的基本内容

由于移动终端的资源有限，面对一些计算密集型任务，在本地执行会有较高的能耗以及延迟，因此需要将计算任务卸载到边缘云计算服务器中执行，而移动边缘云资源，如cpu、内存、存储、带宽等受限，不是所有来自移动终端设备的任务卸载任务都会被mec接收。为了最大化任务卸载数量和延长网络寿命，本论文拟设计一种基于mec端的卸载任务接入控制算法，进而由其按需分配虚拟机计算资源。通过系统地理论分析，实现最小化任务卸载终端的整体能耗的目标。

2.2设计的目标

3. 研究计划与安排

（1）第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。 （2）第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，论文开题； （3）第6－12周：实现基于移动边缘计算的资源联合分配算法设计与验证。撰写论文初稿； （4）第12－15周：完成并修改毕业论文，准备论文答辩。 （5）第16周：论文答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

【1】h. guo, j. liu,j. lv, toward intelligent task offloading at the edge, ieee network (2019).

【2】 y.y. mao, j. zhang, k. b. letaief, “dynamic computation offloading for mobile-edge computing with energy harvesting devices”, ieee journal of selected areas communications, vol. 34, 2016, pp. 3590-3605.

【3】谢人超,廉晓飞,贾庆民,黄韬,刘韵洁.移动边缘计算卸载技术综述[j]. 通信学报, 2018, 39(11):138-155.