24、能量收集移动边缘计算的负载均衡

能量收集移动边缘计算的负载均衡

1. 引言

云计算虽能提供集中式计算服务，但在满足车联网、移动游戏等对延迟敏感的应用需求方面存在不足。移动边缘计算（MEC）因能解决此类应用的延迟问题而受到广泛关注。在MEC中，由可再生绿色能源供电的基站（BS）处理用户请求，能量收集对延迟起着关键作用，因为基站的计算能力与可用能量直接相关。为提高MEC的整体性能，负载均衡是一种可行策略，可在考虑收集能量的同时，减少队列冗余和能源使用。

现有的许多工作都涉及MEC中的负载均衡。部分工作允许基站将计算任务卸载到云服务器以解决过载问题；还有工作通过优化MEC系统中的任务分配，关注基站之间的合作；另外一些研究则聚焦于具有能量收集能力的MEC系统的性能等。最新的工作将机器学习和无人机技术应用于MEC系统。

本文引入卸载队列的概念，探索能量收集MEC系统中的负载均衡。具体而言，建立了计算任务、任务排队、本地执行、MEC服务器执行和能量收集的综合模型，将MEC中的负载均衡形式化为一个优化问题，目标是最小化能耗和队列冗余。通过将优化问题适配到Lyapunov算法，推导出最优负载均衡策略。

2. 系统模型

考虑一个由单个MEC服务器（记为i）和一个移动设备（记为j）组成的MEC系统，两者主要由能量收集组件供电。在每个时隙t，MEC服务器i为一组关联的移动设备U(t)提供服务。每个移动设备运行N个应用程序，每个应用程序维护两个缓冲区队列：任务队列和返回队列。任务到达后先存储在任务队列中，随后根据任务分配方案，这些任务要么分配给移动设备进行本地执行，要么卸载到MEC服务器进行远程执行。MEC服务器生成的计算结果先存储在返回队列中，再由移动设备下载。

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