面向缓存机制的移动边缘计算任务卸载研究

作者：陈姣; 沈艳^*

来源：计算机工程, 2023, 1-10.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0067932

• 移动边缘计算
• 任务卸载
• 缓存机制
• 缓存更新
• 缓存命中率

在移动边缘计算(MEC)背景下，用户需求快速增长，但是由于移动设备的计算和存储资源受限，时延和能耗问题日益显著。此外，由于任务的重复卸载和处理，进一步加剧了时延和移动设备的高能耗问题。因此，针对上述问题，提出了一种带有缓存机制的任务卸载策略来减少任务卸载过程中的时延和能耗。首先，基于任务的流行度、新鲜度和数据大小等因素建立了一个缓存内容选择模型。并根据该模型的结果设计了一种缓存更新策略。其次，针对任务卸载和缓存问题，提出了一个联合优化模型，这个模型以最小化系统总成本为目标，考虑了任务卸载和缓存对移动设备时延和能耗的影响。为解决这一复杂的优化模型，通过添加惩罚函数的形式将约束条件加入到目标函数中，并采用粒子群优化 (PSO)算法获得任务卸载和缓存的最优决策。通过大量仿真实验，验证了本文所提出方案的有效性。与传统的本地计算、卸载计算、随机缓存以及基于流行度的缓存等方案相比，本文所提方案在总时延上降低了37%以上，缓存命中率提高了9.1%以上，同时还优化了缓存资源利用率，取得了较好的效果。

• 单位
  成都信息工程大学