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🔥 内容介绍
随着移动互联网的迅猛发展，海量的计算密集型和时延敏感型应用（如增强现实、虚拟现实、人工智能）对移动设备的计算能力提出了更高的要求。然而，受限于移动设备的电池容量、计算能力和存储空间的限制，本地执行这些应用往往难以满足用户体验的需求。移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）作为一种新兴的计算范式，通过将计算资源部署在靠近用户的网络边缘，为用户提供低时延、高带宽的计算服务，有效缓解了移动设备的计算压力。然而，如何在多用户、多服务器的MEC网络系统中，合理地进行卸载决策以及分配计算、通信资源，以最小化系统能耗和降低任务时延，仍然是一个极具挑战性的问题。
本文旨在探讨基于模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm，SAA）求解考虑时延和能耗的多用户多服务器MEC网络系统的卸载决策和计算、通信资源分配问题。该系统模型涉及多个移动用户，每个用户有多个任务需要执行，同时存在多个配备计算能力的边缘服务器。每个用户可以选择将任务卸载到不同的边缘服务器执行，也可以选择在本地执行。此外，边缘服务器也拥有不同的计算能力和能量消耗特性。因此，问题的核心在于：
确定每个用户的任务是否应该卸载，以及卸载到哪个边缘服务器。
确定每个边缘服务器应该为卸载到该服务器的每个任务分配多少计算资源。
确定每个移动用户在将任务数据传输到边缘服务器时，应该分配多少通信资源。
以上三个决策变量相互关联，共同影响着系统的时延和能耗性能。如果所有任务都在本地执行，虽然可以避免通信开销，但可能会因为移动设备的计算能力不足而导致较高的时延和能量消耗。如果所有任务都卸载到边缘服务器执行，虽然可以利用边缘服务器强大的计算能力降低时延，但会带来额外的通信开销和边缘服务器的资源竞争。
为了解决上述优化问题，本文提出了一种基于模拟退火算法的解决方案。模拟退火算法是一种基于概率的搜索算法，它模拟了固体退火的过程，通过逐渐降低温度，使系统逐步趋于能量最低的状态，从而找到问题的最优解或近似最优解。相比于传统的局部搜索算法，模拟退火算法具有跳出局部最优解的能力，因此更适合解决复杂的优化问题。
本文基于模拟退火算法的解决方案的具体步骤如下：
编码方案： 首先，我们需要将卸载决策、计算资源分配和通信资源分配三个决策变量编码成一个合适的解空间。例如，可以用一个向量来表示一个解，向量的每个元素分别代表一个用户的卸载决策、分配的计算资源和通信资源。
目标函数： 定义一个目标函数，用于评估每个解的优劣程度。目标函数通常是关于时延和能耗的函数，我们的目标是最小化目标函数。具体而言，目标函数可以表示为：
F = w1 * (∑User_Delay) + w2 * (∑User_Energy + ∑Server_Energy)
其中，User_Delay 代表所有用户的总时延，User_Energy 代表所有用户的总能耗，Server_Energy 代表所有边缘服务器的总能耗，w1 和 w2 是权重因子，用于平衡时延和能耗之间的关系。计算User_Delay需要考虑任务在本地执行的时延，或者任务卸载到边缘服务器时，任务在通信链路上的传输时延和边缘服务器的计算时延。同样，计算User_Energy需要考虑本地执行的能耗，或者任务卸载到边缘服务器时，任务在通信链路上的传输能耗。Server_Energy 主要取决于边缘服务器分配的计算资源和运行时间。
初始解生成： 随机生成一个初始解，作为模拟退火算法的起点。
邻域搜索： 在当前解的邻域内随机生成一个新的解。邻域搜索可以通过随机改变卸载决策、计算资源分配或通信资源分配来实现。例如，可以随机选择一个用户，改变其卸载决策，或者随机改变一个边缘服务器为某个任务分配的计算资源。
接受准则： 根据Metropolis准则判断是否接受新的解。Metropolis准则的公式如下：
P = min(1, exp(-(F_new – F_current) / T))
其中，F_new 是新解的目标函数值，F_current 是当前解的目标函数值，T 是当前温度。如果 F_new 小于 F_current，则接受新解。否则，以概率 P 接受新解。
温度更新： 按照一定的降温策略降低温度。常见的降温策略包括线性降温、指数降温和对数降温。例如，可以使用指数降温策略：
T = alpha * T
其中，alpha 是一个小于1的常数，表示降温系数。
终止条件： 当温度降低到足够低，或者达到最大迭代次数时，算法终止。
该算法的优势在于：
- 全局搜索能力：
模拟退火算法能够跳出局部最优解，找到全局最优解或近似最优解。
- 适应性强：
该算法可以适应不同的网络拓扑结构和任务特征。
- 灵活性：
可以通过调整权重因子和降温策略来平衡时延和能耗之间的关系，满足不同的应用需求。
然而，该算法也存在一些局限性：
- 参数调整：
模拟退火算法的性能对参数（如初始温度、降温系数、邻域搜索方法）的设置比较敏感，需要进行大量的实验才能找到合适的参数。
- 计算复杂度：
模拟退火算法的计算复杂度较高，尤其是在问题规模较大时，需要较长的运行时间。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
T. X. Tran and D. Pompili. Joint Task Offloading and Resource Allocation for Multi-Server Mobile-Edge Computing Networks[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 68(1). 2019,1: 856-868。
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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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