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一种运用博弈论的移动边缘计算功率分配方法

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简介:
本文提出了一种基于博弈论的移动边缘计算中的功率分配策略,旨在优化资源利用效率和能耗,提升用户体验。通过理论分析与仿真验证,该方案在多种场景下表现出优越性能。 移动边缘计算卸载是移动边缘计算中的关键技术之一,其主要功能在于将移动设备上的密集型计算任务迁移到边缘服务器上执行,从而实现低能耗和低延迟的服务。然而,在这一过程中产生的传输时延和能量消耗会降低用户体验质量。 为了进一步减少延迟并节省能源,我们提出了一种基于博弈论的功率分配算法来优化移动边缘计算卸载系统。在考虑服务器计算资源限制的情况下,该方法使用二分搜索法调整传输功率以减小传输时间和能耗,并通过非合作博弈理论解决多用户任务卸载决策问题以减少整个系统的开销。 仿真结果表明,所提出的算法能够显著提升计算任务的卸载性能。相比单纯的博弈论卸载策略和自适应顺序卸载博弈方法,新算法分别提高了41%和12%的性能水平。

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    本文提出了一种基于博弈论的移动边缘计算中的功率分配策略,旨在优化资源利用效率和能耗,提升用户体验。通过理论分析与仿真验证,该方案在多种场景下表现出优越性能。 移动边缘计算卸载是移动边缘计算中的关键技术之一,其主要功能在于将移动设备上的密集型计算任务迁移到边缘服务器上执行,从而实现低能耗和低延迟的服务。然而,在这一过程中产生的传输时延和能量消耗会降低用户体验质量。 为了进一步减少延迟并节省能源,我们提出了一种基于博弈论的功率分配算法来优化移动边缘计算卸载系统。在考虑服务器计算资源限制的情况下,该方法使用二分搜索法调整传输功率以减小传输时间和能耗,并通过非合作博弈理论解决多用户任务卸载决策问题以减少整个系统的开销。 仿真结果表明,所提出的算法能够显著提升计算任务的卸载性能。相比单纯的博弈论卸载策略和自适应顺序卸载博弈方法,新算法分别提高了41%和12%的性能水平。
  • OFDM仿真(基于迭代).zip
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  • 全集(包含各
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    《博弈论全集》是一部全面解析各种博弈理论与算法的专业书籍,涵盖从基础概念到高级策略的所有方面。 博弈算法全集并行算法辅助搜索机器学习剪枝算法局面描述局面评价综合论述其他文档
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  • 生长连接
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    本研究提出了一种创新性的边缘连接算法,该算法通过主动生长的方式实现图像中对象边界的精确匹配。这种方法在复杂场景下展现出卓越性能和鲁棒性,为计算机视觉领域提供了一个高效解决方案。 一种基于主动生长的边缘连接算法。
  • (MEC)
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    移动边缘计算(MEC)是一种将云计算能力部署在移动网络边缘的技术,旨在减少延迟、提高数据处理效率并增强用户体验。 从时代发展的角度来看,“快”趋势的发展具有必然性。在数字化席卷的今天,人们的生活节奏越来越快。然而,在这种背景下,最有价值的东西不再是数据本身,而是人们的注意力。 如何最大程度地吸引并锁定用户的注意力呢?除了内容本身的吸引力之外,我认为关键在于“快”。例如,在观看视频时的研究表明:如果等待时间超过五秒,则很难再留住用户;而一旦在播放过程中出现卡顿现象,观众对视频和平台的好感度会迅速下降。从竞争的角度来看,“天下武功,唯快不破”,只有做到快速响应并满足用户需求,才能在这个飞速发展的时代中立于不败之地。 因此,在这种背景下,MEC(移动边缘计算)的出现正是顺应了这一趋势。
  • Stackelberg进行协作应程序执行
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    本研究探讨了在移动云计算环境中应用Stackelberg博弈理论优化协作型应用执行效率与资源分配的方法。通过构建模型,分析并验证该策略能够有效提升系统性能和用户满意度,为未来移动云服务的发展提供了新的视角和解决方案。 近年来随着移动设备的普及以及云计算技术的发展,一种新的计算模式——移动云计算应运而生。该模式的核心在于将部分计算任务从资源有限的移动设备转移至远程云服务器处理,以克服这些设备在算力、电池寿命等方面的局限性。 然而,在这种环境下如何有效利用各终端之间的闲置资源成为了一个重要的研究课题。本段落主要探讨了通过Stackelberg博弈方法来解决协作应用程序执行问题,并设计了一种激励机制促进移动设备间的资源共享。 作为一种典型的主从式博弈模型,Stackelberg博弈中一个参与者(领导者)先采取行动,其决策被其他参与方(跟随者)观察并据此作出反应。在移动云计算场景下,任务的所有者通常扮演领导者的角色,而拥有闲置资源的终端则作为追随者存在。通过这种模式可以确定合理的定价机制以及设备愿意提供的计算能力。 本段落提出的激励机制旨在鼓励移动设备共享其未使用的资源。相较于远程云服务器,在附近的其他设备上执行应用程序能够显著减少通信延迟并降低费用支出。然而,这可能对提供帮助的终端造成不便或额外负担,因此需要设计出既能满足任务所有者需求又能使参与方受益的方案。 文中介绍了一种基于Stackelberg博弈模型构建激励机制的方法,并证明了其存在唯一的均衡状态以及提出了解决该问题的有效算法。通过一系列模拟实验验证了所提方法的效果和属性表现良好。 移动云计算系统性能不仅取决于可用计算资源的数量,还在于如何优化任务分配与执行策略。有效的激励设计有助于最大化利用现有资源并提升整体效率,为这一领域提供了新的研究视角,并在学术界及工业应用中具有重要意义。 实际部署时还需面对设备间兼容性、能耗成本平衡以及数据安全等挑战,未来的研究需进一步探索这些问题以提供更可行的解决方案。 综上所述,在移动云计算环境中通过Stackelberg博弈方法解决协作应用程序执行问题不仅展示了该技术的应用潜力,也体现了博弈论在处理复杂分布式系统中的重要价值。这种理论与实践相结合的方式有望推动移动云计算领域的持续进步和发展。