点击数: 更新日期: 2022-06-23
论文题目：Distributed Offloading in Overlapping Areas of Mobile Edge Computing for Internet of Things
录用时间：2022年1月7日
期刊名称： IEEE Internet of Things Journal (JCR Q1 TOP)
作者信息：
1）黄霁崴 中国石油大学（北京）信息科学与工程学院 教授
2）王名 中国石油大学（北京）信息科学与工程学院 2019级硕士生
3）吴远 澳门大学 副教授
4）陈莹 北京信息科技大学 副教授
5) Xuemin Shen 滑铁卢大学 教授
摘要:
随着5G蜂窝通信系统和移动边缘计算(MEC)技术的成熟，目前5G基站的数量已经到达了一定的规模，这些基站配备了具有计算能力的服务器。由于这些基站部署比较密集，因此基站之间存在着广泛的重叠覆盖区域。为了减少任务卸载延迟，我们提出了一种以最小化任务完成时间为目标的多设备多基站任务卸载方案。此方案可以将物联网设备上一些繁重的计算任务划分成多个子任务并卸载到多个基站上进行并行处理。我们构建了一个非合作博弈模型来解决延迟最优化问题。通过对提出的任务卸载问题的分析，证明了纳什均衡的存在性，并进一步提出了一种分布式任务卸载算法（DOLA）。最后，基于澳大利亚墨尔本CBD地区的真实数据集进行了仿真实验，验证了DOLA算法的有效性。
系统模型:
如图1所示，在多基站多设备的系统中，存在k个基站，每个基站都配备一个边缘服务器。存在n个物联网设备，每个移动设备都有一个计算任务，该任务可以进行切片并卸载到多个基站上进行计算处理。
图1 重叠区域部分计算卸载场景
每个设备的本地子任务计算完成时间：
卸载的子任务计算完成时间：
因此，所有子任务中，耗时最长的子任务完成时间即为整体任务的完成时间：
我们的目标是最小化每个设备任务完成时间：
由于设备之间的任务卸载策略是耦合的，并且该优化问题是非线性非凸的。因此我们用博弈论来解决这个问题。
基于博弈论的分布式卸载算法:
我们利用博弈论的方法来解决延迟最小化问题。首先证明了两个性质：1）所有子任务的完成时间相等；2）用户只会选择能减少自身任务延迟的基站进行卸载。我们根据两条性质列出了线性方程组来求解每个用户的卸载策略：
我们求解出了每个用户的卸载策略：
然后我们根据布劳威尔的固定点定理证明了纳什均衡的存在性。最后我们设计了DOLA算法来获得纳什均衡点，如算法1所示：
算法1 基于博弈论的分布式卸载算法
性能评估:
我们将本文提出的算法与其他四种算法进行了比较，所提算法在延迟性能和受益用户数方面均优于其他算法。
图2 用户的平均延迟
图3 受益用户数
除此之外，我们还进行了参数对比实验，可以发现我们的算法有很好的收敛性，以及在负载均衡方面也有很好的性能。实验结果如图所示：
图4 不同数量的基站在用户数下的迭代次数
图5 每个基站的负载量和设备的平均卸载量