面向边缘计算的智能资源分配与计算迁移研究

摘要

为了满足物联网场景中不同用户的差异化需求和提高资源利用率,以构建一个高效的边缘计算服务系统,本文提出了一种基于优先级的物联网边缘计算迁移机制。边缘节点通过感知任务的优先程度,合理分配计算资源,并提供相应的计算服务,避免时延敏感型任务因等待时间过长而导致执行失败,提高用户服务质量。通过综合考虑计算迁移决策、带宽资源和边缘节点计算资源分配,构建了一个基于优先级的任务完成总能耗最小化问题。同时,为解决上述优化问题,设计了一种基于优先级的智能资源分配与计算迁移算法。该算法通过融合深度确定性策略梯度算法的思想,构建了双重“行动者-评论家”网络架构,加快了训练过程的收敛速度;并且,为了使该算法适用于本文规划的混合整数优化问题,对连续动作输出做离散化处理,生成二进制迁移决策。仿真结果表明,本文所提机制能够获得近似贪婪算法的最优迁移与资源分配策略,与本地计算、完全迁移和DQN(Deep Q Networks)方案相比,本文提出的算法在系统总能耗方面分别平均减少约52%、 13%和7%。