基于 D2D 协同的边缘计算迁移机制研究

来源：计算机技术与发展杂志2023年第06期北京时间：

作者：薛锋;张雅文;陈思光

单位：南京邮电大学 物联网学院,江苏 南京 210003 Author(s): XUE Feng;ZHANG Ya-wen;CHEN Si-guang School of Internet of Things,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China 关键词: 边缘计算;计算迁移;资源分配;D2D 通信;用户协同;动态权重 Keywords: edge computing;computation offloading;resource allocation;D2D communication;user collaboration;dynamic weight 分类号: TP393 DOI: 10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2023. 06. 018 摘要: 为了缓解边缘网络通信压力、降低物联网设备对服务节点的计算与通信负荷,提出了一种基于 Device-to-Device(D2D) 协同的边缘计算迁移机制。 具体而言,通过综合考虑 D2D 设备、边缘节点的迁移决策以及传输功率分配,规划了一个任务完成总能耗最小化的优化问题,进一步,定义了 D2D 设备的积极性度量约束以促进 D2D 设备与普通用户间的协作。 同时,提出了基于动态感知蝙蝠群体的高效计算迁移算法( Dynamic Sensing Bat Population-Based Efficient ComputationOffloading Algorithm,DSBP-ECOA) 。 该算法融合经典蝙蝠算法思想,引入一种自适应的动态惯性权重,以通过实时感知环境变化调整蝙蝠群体的移动方向和速度,并采用混沌映射理论对种群进行初始化。 最后,仿真结果表明,所提方案能够以较快的速度收敛,并获得最优迁移和功率分配策略,与其他几种基准方案相比,该方案在降低系统能耗方面具有较大的优势。

摘要：为了缓解边缘网络通信压力、降低物联网设备对服务节点的计算与通信负荷,提出了一种基于 Device-to-Device(D2D) 协同的边缘计算迁移机制。 具体而言,通过综合考虑 D2D 设备、边缘节点的迁移决策以及传输功率分配,规划了一个任务完成总能耗最小化的优化问题,进一步,定义了 D2D 设备的积极性度量约束以促进 D2D 设备与普通用户间的协作。 同时,提出了基于动态感知蝙蝠群体的高效计算迁移算法( Dynamic Sensing Bat Population-Based Efficient ComputationOffloading Algorithm,DSBP-ECOA) 。 该算法融合经典蝙蝠算法思想,引入一种自适应的动态惯性权重,以通过实时感知环境变化调整蝙蝠群体的移动方向和速度,并采用混沌映射理论对种群进行初始化。 最后,仿真结果表明,所提方案能够以较快的速度收敛,并获得最优迁移和功率分配策略,与其他几种基准方案相比,该方案在降低系统能耗方面具有较大的优势。

关键词：边缘计算;计算迁移;资源分配;D2D 通信;用户协同;动态权重