UDN中MEC的资源分配和任务卸载联合优化

作者：魏明亮; 耿绥燕^*; 赵雄文; 胡玮; 范静怡

来源：北京邮电大学学报, 2023, 46(02): 50-56.

DOI：10.13190/j.jbupt.2022-055

• 移动边缘计算
• 超密集组网
• 资源分配
• 任务卸载

在移动边缘计算(MEC)场景下的超密集网络(UDN)中，基础设施的密集部署会产生严重的信道干扰问题。对此，将优化资源分配和任务卸载联合，可使任务计算成本最小化，并降低系统开销。由于决策变量耦合复杂，将原始问题拆分为资源分配和任务卸载子问题，提出了一种结合凸函数和自适应粒子群(CF-APSO)的优化算法。仿真实验结果表明，在微基站密集部署环境中采用CF-APSO算法可以大幅减少时延和能耗，有效提升系统的性能。针对UDN-MEC网络中联合优化多用户资源分配和任务卸载的问题，可通过降低计算时间和能耗使任务的计算成本最低。

• 单位
  华北电力大学; 新能源电力系统国家重点实验室