包邮边缘计算中的资源调度机制

目录前言第1章 绪论 11.1 边缘计算 11.1.1 边缘计算的思想与架构 11.1.2 边缘计算的特征与优势 41.1.3 边缘计算的发展及应用 51.2 计算卸载 61.2.1 计算卸载的基本思想 61.2.2 计算卸载的基本过程 71.2.3 计算卸载的主要分类 91.3 任务调度 101.3.1 任务调度流程 111.3.2 调度优化目标 111.3.3 常用调度算法 121.4 服务部署 161.4.1 服务部署概述 161.4.2 用户任务卸载 171.4.3 服务部署趋势 19参考文献 20第2章 基于服务感知的资源分配框架 212.1 引言 212.2 资源分配框架 212.3 相关模型与算法分析 222.3.1 系统模型 222.3.2 服务分类 232.3.3 虚拟机迁移 242.3.4 联合服务调度 262.3.5 框架量化与算法 272.4 实验与分析 292.4.1 实验环境与参数 292.4.2 实验结果分析 302.5 本章小结 36参考文献 36第3章 基于李雅普诺夫漂移的虚拟机优化调度策略 373.1 引言 373.2 系统模型 373.2.1 实时随机资源调度框架 373.2.2 马尔可夫策略变换 383.3 随机调度策略 413.3.1 目标模型构建 413.3.2 李雅普诺夫漂移优化 423.3.3 性能分析 453.3.4 近似随机*短路径问题 473.4 实验与分析 493.4.1 实验环境与参数 493.4.2 实验结果分析 493.5 本章小结 53参考文献 54第4章 边缘云环境中基于多核用户设备的计算资源调度策略 554.1 引言 554.2 系统模型 564.2.1 场景模型 564.2.2 本地计算模型 574.2.3 通信模型 584.2.4 边缘云计算模型 594.2.5 优化问题 594.3 边缘云环境中任务卸载决策 604.3.1 构建非合作博弈 604.3.2 纳什均衡分析 614.3.3 面向多用户的任务卸载算法 624.4 多内核用户设备内核优化调度 644.4.1 多内核用户设备内核调度算法 644.4.2 面向多用户的计算资源调度算法 654.5 实验与分析 664.5.1 实验环境与参数 664.5.2 实验结果分析 664.6 本章小结 71参考文献 71第5章 边缘云环境中面向任务可分的协同任务卸载策略 725.1 引言 725.2 系统模型 735.2.1 场景模型 735.2.2 任务模型 745.2.3 本地计算模型 755.2.4 通信模型 755.2.5 边缘云计算模型 765.2.6 并行计算模型 765.3 问题形式化 795.3.1 优化问题 795.3.2 差分进化算法 815.3.3 改进的差分进化算法 825.4 实验与分析 835.4.1 实验参数 835.4.2 性能分析 845.5 本章小结 88参考文献 88第6章 一种基于随机优化的计算卸载策略 896.1 引言 896.2 系统模型与问题定义 906.2.1 系统模型 906.2.2 队列动态性 926.2.3 问题定义 936.3 BMDCO算法 956.3.1 算法分析 956.3.2 算法性能 976.4 实验与分析 996.4.1 性能分析 996.4.2 性能对比 1016.5 本章小结 104参考文献 105第7章 一种基于D2D协作的计算卸载策略 1067.1 引言 1067.2 系统模型与问题构造 1077.2.1 任务模型 1077.2.2 本地计算模型 1087.2.3 卸载计算模型 1097.2.4 队列动态性 1107.2.5 问题公式化 1127.3 D-CCO算法 1147.3.1 算法分析 1147.3.2 算法性能 1167.4 实验与分析 1187.4.1 性能分析 1187.4.2 性能对比 1207.5 本章小结 123参考文献 123第8章 固定场景中时延敏感程序的服务部署策略 1248.1 引言 1248.2 服务部署场景问题分析 1248.3 模型设计及问题形式化 1268.3.1 系统模型 1268.3.2 选择网络访问点 1288.3.3 服务部署模型 1288.3.4 网络中的排队时延 1298.3.5 在边缘计算中预测服务时间 1308.4 算法设计 1318.4.1 计算剩余服务时间 1328.4.2 调度需要被服务的任务 1338.4.3 为待调度的任务选择服务部署的计算节点 1338.4.4 复杂度分析 1348.5 实验与分析 1358.5.1 模拟实验环境设置 1368.5.2 通过随机生成DAG来评估算法调度性能 1368.5.3 EUA数据集环境中的服务部署性能评估 1398.6 本章小结 141参考文献 141第9章 移动场景中时延敏感程序的服务部署策略 1449.1 引言 1449.2 移动场景的分析及存在的问题 1449.3 模型设计及问题形式化 1459.3.1 系统模型 1459.3.2 用户与边缘处理器之间的曼哈顿距离 1489.3.3 能耗成本 1489.3.4 问题形式化 1509.4 算法设计 1519.5 实验与分析 1559.5.1 模拟实验环境设置 1559.5.2 小样本模拟实验性能评估 1569.5.3 大样本模拟实验性能评估 1609.6 本章小结 162参考文献 163第10章 前景展望 165