移动边缘计算中基于粒子群优化的计算卸载策略

摘要

计算卸载作为移动边缘计算(MEC)中降低时延与能耗的手段之一,通过合理的卸载决策能够降低工业成本.针对工业生产线中部署MEC服务器后时延变长和能耗增高的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的计算卸载策略PSAO.首先,将实际问题建模为时延模型与能耗模型.由于是针对时延敏感型的应用,因此将模型转化为在能耗约束条件下的最小化时延问题,使用惩罚函数来平衡时延与能耗.其次,根据PSO算法优化后得到计算卸载决策向量,通过集中控制的方式使每一个计算任务合理分配到对应的MEC服务器.最后,通过仿真实验,对比分析了本地卸载策略、MEC基准卸载策略、基于人工鱼群算法(AFSA)的卸载策略以及PSAO的时延数据,PSAO的平均总时延远远低于其他三种卸载策略,PSAO比原来系统总代价降低了20％.实验结果表明,PSAO策略能够降低MEC中的时延,均衡MEC服务器的负载.