基于改进NSGA-III的D2D协同MEC多目标优化研究

作者：王志鸿; 王高才^*; 赵启飞

来源：计算机科学, 2023, 1-14.

• 移动边缘计算
• D2D
• 任务卸载
• 多目标优化
• NSGA-III

在当前的移动边缘计算模型（Mobile Edge Computing， MEC）中，由于任务直接上传到MEC服务器执行，存在边缘服务器的计算压力大、空闲移动设备上的资源没有得到充分利用等问题。使用边缘网络中的空闲设备进行协同计算，能够实现用户闲置资源的合理利用，增强MEC的计算能力。因此，提出一种利用终端直通（Device-to-Device， D2D）进行协同计算的部分卸载MEC模型（D2D Collaborative MEC for Partial Offloading， DCM-PO），在该模型中，除本地计算和MEC服务器计算外，还能将部分任务上传到空闲D2D设备进行辅助计算。首先，以最小化边缘网络的时延、能耗和费用为目标建立多目标优化问题。然后，在多染色体混合编码、自适应交叉率和变异率等方面对基于参考点的非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III， NSGA-III）进行改进，使之适合DCM-PO模型中的多目标优化问题求解。最后，仿真结果表明，相比于基准MEC模型，DCM-PO模型在多项性能指标上存在优势。

• 单位
  广西大学