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RIS辅助多MEC服务器的联合任务卸载和资源分配策略

Joint task offloading and resource allocation strategy for RIS-assisted multiple MEC servers
王丹
赵静
王嘉程
重庆邮电大学 通信与信息工程学院, 重庆 400065

摘要

针对传统集中式计算无法有效应对海量设备产生的庞大数据,且移动边缘计算(MEC)服务器资源受限容易引起资源拥塞以及复杂的通信环境导致用户任务卸载传输受阻甚至中断的问题,提出了一种可重构智能表面(RIS)辅助多MEC服务器的联合任务卸载和资源分配方法。由于最大化系统卸载效用问题是一个混合整数非线性规划问题,难以直接求解,于是整体求解过程采用交替优化法,进行迭代求解。通过联合优化RIS处相移矩阵、MEC服务器端中央处理器(central processing unit,CPU)的计算资源、卸载用户和MEC服务器的关联决策以及用户端上行传输功率,最大化系统卸载效用。具体地,通过最佳相位规划,拟凸优化技术以及凸优化技术分别求解RIS最佳相移、用户发射功率分配以及MEC服务器计算资源分配决策,并设计了一种改进的启发式算法求解用户与MEC服务器的关联决策。仿真结果表明,将RIS和改进的启发式算法结合的方法较传统求解方法中的启发式算法相比,系统的平均卸载效用提升了约22.89%,并且方法比基准方案中采用基于局部搜索的经典求解方法的卸载效用提升了约14.02%。因此,该方法有益于提高用户的通信服务质量。

基金项目

重庆市自然科学基金创新发展联合基金资助项目(中国星网)(CST2023NSCQ-LZX0114)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0221
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第2期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 566-574
文章编号: 1001-3695(2025)02-034-0566-09

发布历史

[2025-02-05] 印刷出版

引用本文

王丹, 赵静, 王嘉程. RIS辅助多MEC服务器的联合任务卸载和资源分配策略 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (2): 566-574. (Wang Dan, Zhao Jing, Wang Jiacheng. Joint task offloading and resource allocation strategy for RIS-assisted multiple MEC servers [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (2): 566-574. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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