数字孪生边缘网络端到端时延优化的任务卸载与资源分配方法

来源：电子与信息学报杂志2025年第3期北京时间：

作者：李松, 李顺, 王博文, 孙彦景

单位：1.中国矿业大学信息与控制工程学院 徐州 2211162.徐州市智能安全与应急协同工程研究中心 徐州 221116

摘要：针对移动边缘计算(MEC)场景中任务卸载、计算和结果反馈全过程时延优化问题，该文提出了一种数字孪生(DT)辅助的联合MEC任务卸载、设备关联与资源分配的端到端时延优化方法。首先，在数字孪生边缘网络(DITEN)框架下，为包含传感器、边缘服务器以及执行器构成的边缘计算网络建立了物理模型与数字孪生模型，以及全过程边缘网络任务模型并推导了任务端到端时延，进而建立了时延、能耗等约束下的端到端时延优化问题。其次，为解决所提出的混合整数非凸优化问题，将原问题分解为4个子问题，并提出了一种基于内部凸近似方法和匈牙利算法的交替优化算法。在DT辅助下联合优化了设备关联、卸载比例、发射功率、传输带宽以及DT估计处理速率。最后，仿真结果表明，与其他基准方案相比，所提联合优化方案显著降低了端到端时延。

关键词：移动边缘计算, 数字孪生, 任务卸载, 资源分配, 交替优化

基金资助：国家自然科学基金(62071472, 62101556)，江苏省自然科学基金(BK20210489)，中央高校基本科研业务费项目(2020ZDPYMS26)，江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX24_2763)，中国矿业大学研究生创新计划项目(2024WLJCRCZL133)，西安市网络融合通信重点实验室开放基金项目(2022NCC-N103)，海南省省属科研院所技术创新项目(KYYSGY2024-005)，工信部项目(CBG01N23-01-04)