基于差分进化算法的移动边缘计算的任务卸载与资源调度研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

在 5G 及下一代移动通信技术快速发展的背景下，移动终端设备（如智能手机、物联网传感器、AR/VR 设备等）的数量呈爆炸式增长，且这些设备所承载的应用（如高清视频处理、实时导航、智能医疗诊断等）对计算能力和时延的要求日益严苛。传统的云计算模式将所有计算任务上传至远程云服务器进行处理，虽能提供强大的计算资源，但过长的传输距离会导致严重的时延问题，难以满足实时性应用的需求。

移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）作为一种新型计算架构，将云计算能力下沉至靠近移动终端的网络边缘（如基站、接入点等），大幅缩短了数据传输距离，有效降低了任务处理时延。然而，移动边缘计算系统中，边缘节点的计算资源、存储资源和带宽资源有限，且移动终端的任务具有异构性（如任务类型、计算量、时延要求不同）和动态性（如任务到达速率随时间变化），如何合理地将移动终端的任务卸载至边缘节点或云服务器，并对边缘节点的资源进行高效调度，以满足任务的时延约束、降低系统能耗和成本，成为移动边缘计算领域亟待解决的关键问题。

传统的任务卸载与资源调度方法，如贪心算法、整数规划法等，在处理多目标、多约束的复杂移动边缘计算系统优化问题时，往往存在求解精度低、收敛速度慢或仅能得到局部最优解等不足。差分进化算法（Differential Evolution, DE）作为一种基于群体智能的随机优化算法，具有结构简单、参数少、全局搜索能力强、鲁棒性好等优点，在解决连续空间和离散空间的复杂优化问题中表现出显著优势。因此，研究基于差分进化算法的移动边缘计算任务卸载与资源调度策略，对于提升移动边缘计算系统的性能、满足用户多样化需求具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、移动边缘计算任务卸载与资源调度相关概述

（一）移动边缘计算的特点

1. 低时延：边缘节点靠近移动终端，任务数据无需长距离传输至远程云服务器，可在边缘节点快速处理，大幅降低了数据传输时延和任务处理时延，能够满足实时性应用（如自动驾驶、工业控制）的时延要求（通常要求时延在毫秒级）。

1. 资源有限性：与远程云服务器相比，边缘节点的计算资源（如 CPU 核心数、计算能力）、存储资源（如内存、硬盘容量）和带宽资源（如上行 / 下行传输速率）相对有限，且多个移动终端可能同时竞争同一边缘节点的资源，导致资源分配矛盾突出。

1. 异构性：移动边缘计算系统中包含多种类型的移动终端（如手机、平板、物联网设备）和边缘节点（如宏基站边缘节点、微基站边缘节点、小型边缘服务器），不同终端的任务具有不同的特征（如计算量、数据量、时延敏感度），不同边缘节点的资源配置和性能也存在差异，系统异构性显著。

1. 动态性：移动终端具有移动性，其与边缘节点之间的连接状态（如信号强度、传输带宽）会随位置变化而动态改变；同时，移动终端的任务到达具有随机性，任务的计算量和时延要求也可能随时间动态调整，导致系统运行状态具有动态性。

（二）任务卸载与资源调度的目标与约束条件

1. 优化目标

移动边缘计算任务卸载与资源调度的目标是在满足系统约束条件的前提下，实现多目标优化，主要包括以下几个方面：

• 最小化系统总时延：系统总时延包括任务卸载过程中的数据传输时延（终端到边缘节点或云服务器的传输时间）、任务在边缘节点或云服务器的处理时延以及任务结果回传时延（边缘节点或云服务器到终端的传输时间），需通过合理的卸载决策和资源调度，尽可能缩短总时延。

• 最小化系统总能耗：系统总能耗包括移动终端的传输能耗（任务数据上传和结果下载过程中消耗的能量）和计算能耗（终端本地处理任务或边缘节点 / 云服务器处理任务消耗的能量），在保证任务服务质量的前提下，降低系统能耗，延长移动终端续航时间，减少边缘节点的能源消耗。

• 最小化系统总成本：系统总成本主要包括边缘节点的资源租赁成本（如 CPU 资源、存储资源的使用成本）和云服务器的调用成本（若部分任务卸载至云服务器），通过优化资源分配，在满足任务需求的同时，降低系统运营成本。

• 最大化任务完成率：确保尽可能多的任务能够在其规定的时延约束和资源约束内完成处理，避免因资源不足或时延过长导致任务丢弃，提升用户体验。

2. 约束条件

在进行移动边缘计算任务卸载与资源调度时，需满足以下约束条件，以保证系统的稳定运行和任务的正常处理：

• 时延约束：每个任务都有其最大允许时延（如 AR 应用要求时延不超过 50ms），任务从产生到处理完成的总时延必须小于等于该最大允许时延，否则任务将无法满足应用需求。

• 资源约束：边缘节点的计算资源、存储资源和带宽资源均有上限。例如，边缘节点的 CPU 处理能力有限，同一时间段内处理的任务总计算量不能超过其最大计算能力；边缘节点的带宽资源有限，所有终端与边缘节点之间的传输数据量之和不能超过其最大带宽。

• 卸载决策约束：任务卸载决策通常为离散变量，即任务只能选择在本地终端处理、卸载至边缘节点处理或卸载至云服务器处理，不能进行部分卸载（除非任务可分割，但需额外考虑任务分割的合理性和开销）。

• 终端能量约束：移动终端的电池容量有限，其在任务处理过程中的总能耗不能超过当前剩余电量，否则终端将因电量耗尽而无法正常工作（尤其对于物联网传感器等无法频繁充电的设备）。

三、差分进化算法原理

（一）基本差分进化算法

差分进化算法是由 Storn 和 Price 于 1995 年提出的一种基于群体智能的优化算法，其核心思想是通过群体中个体之间的差分信息来生成新的个体，实现群体的进化，从而找到优化问题的最优解。基本差分进化算法主要包括初始化、变异、交叉和选择四个操作步骤，具体如下：

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 邝祝芳,陈清林,李林峰,等.基于深度强化学习的多用户边缘计算任务卸载调度与资源分配算法[J].计算机学报, 2022, 45(4):13.DOI:10.11897/SP.J.1016.2022.00812.

[2] 董甲东,潘凯,陈琳.边缘计算中工业任务卸载调度与资源分配算法研究[J].安庆师范大学学报（自然科学版）, 2024, 30(1):83-89.

[3] 唐伦,胡彦娟,刘通,等.移动边缘计算中基于Lyapunov的任务卸载与资源分配算法[J].计算机工程, 2021, 47(3):8.DOI:10.19678/j.issn.1000-3428.0058268.

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