移动边缘计算中数据缓存和计算迁移的智能优化技术

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1、ZTETECHNOLOGYJOURNAL移动边缘计算中数据缓存和计算迁移的智能优化技术汪海霞等专题DOI:10.3969/j.issn.1009-6868.2018.02.004网络出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/34.1228.TN.20180317.1616.002.html移动边缘计算中数据缓存和计算迁移的智能优化技术IntelligentOptimizationofDataCachingandComputationOffloadinginMobileEdgeComputingSystem中图分类号：

2、TN929.5文献标志码：A文章编号：1009-6868(2018)02-0015-004汪海霞/WANGHaixia赵志峰/ZHAOZhifeng摘要：针对移动边缘计算（MEC），设计了计算迁移和数据缓存的联合优化模型，张宏纲/ZHANGHonggang并基于改进的遗传算法（GA）对该模型的时延优化特性进行了优化。仿真表明：提出的方案比传统方案更能有效地降低用户请求的时延，对移动边缘网络的部署和应（浙江大学智能通信与网络安全研究所，杭州310007）用具有一定的参考意义。（InstituteofIntelligentCommunicationan

3、dNetworkSecurity,Zhejiang关键词：移动边缘计算；计算迁移；数据缓存；遗传算法University,Hangzhou310007,China）Abstract:Inthispaper,acombinedoptimizationmodelforcomputingmigrationanddatacachingisdesigned.Particularly,animprovedgeneticalgorithm(GA)isputforwardtoanalyzethetimedelayoptimizationoftheproposedm

4、odel,whichsurelyhascertainsignificantvaluestothedeploymentandapplicationsofmobileedgenetwork.Keywords:mobileedgecomputing;computationoffloading;datacaching;genetic着移动互联网和物联网（IoT）algorithm随的快速发展以及各种新型业务（如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和视频会议等）的不断涌现[1]，用户对网络服务质量（QoS）的要求越来越高。因此，为了有效解决移动互联网发展带来的

5、高负荷、低时延等要求的作表明：将MEC与云计算相结合可据传输能力，但相对于现在急速增加挑战，移动边缘计算（MEC）概念得以以减少迁移任务的相关时延。文献的移动终端数量与业务，MEC的相关提出，并得到了学术界和产业界的广[8]中，作者认为可以通过最小化任务资源仍然十分有限。本文基于MEC泛支持，被认为是下一代网络的关键的执行时延来实现最佳的迁移决与数据中心（DC）的相互配合机制，技术之一[2-6]。策。在文献[9]中，作者提出了一种通根据排队理论分析了每个任务的平通过将相关的计算任务和请求过最小化能耗来进行决策的方法，其均执行时延[19]，然后提出了

6、一定缓存数据迁移到近端（本地）MEC服务器中优化问题被表述为一定约束条件空间约束下的时延最小化问题，并通上，可以减少网络设备能耗和传输时下的马尔可夫决策过程（MDP）。此过改进的遗传算法解决该优化问题，延，并大大提高用户体验。一般来外，文献[10]和[11]分别分析了移动终从而有效降低了用户请求时延，提高说，计算迁移的关键技术就是充分利端的能量消耗与多用户系统的相关了缓存性能和效率。用MEC的优点（比如：缩短执行时时延间的关系。在文献[12]中，作者延，降低能耗等），为此业务卸载过程考虑在单个宏小区的微基站（BS）上1系统模型决定合适的决策过程。文

7、献[7]的工进行数据缓存，通过最小化宏基站服如图1所示，MEC系统有B个BS务的请求数量来优化缓存方案。文（每个BS配备有一个MEC服务器）和收稿日期：2018-01-12献[13-18]中，作者也都研究分析了基M个用户设备（UE）。在这里我们可网络出版日期：2018-03-17站缓存中的存储分配问题。以把MEC服务器看作是一个具有计基金项目：中兴通讯研究项目“基于认知SDN的5G-RAN技术研究”资金资助虽然MEC具有较强的计算和数算和存储能力的小型数据中心，通过2018年4月第24卷第2期Apr.2018Vol.24No.215中兴通讯技术D:

8、MAG2018-04-139/VOL23F2.VFT——4PPS/P1ZTETECHNOLOGYJOURNAL专题汪