基于移动边缘计算的资源联合优化算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着移动设备的普及和数据流量的爆炸式增长，传统的云计算模式面临着延迟高、带宽受限等挑战。

移动边缘计算（mobileedgecomputing，mec）作为一种新兴的计算范式，通过将计算和存储资源部署在网络边缘，为移动设备提供低时延、高带宽的服务，成为了解决上述挑战的有效途径。

然而，有限的计算资源和复杂的网络环境使得mec系统中的资源分配和调度成为一个关键问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，移动边缘计算和资源联合优化已成为学术界和工业界的研究热点，国内外学者在该领域取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在移动边缘计算资源优化方面开展了大量研究工作，并在任务卸载、资源分配、缓存策略等方面取得了一些进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.移动边缘计算架构及关键技术研究：深入研究移动边缘计算的架构、关键技术和发展趋势，为资源联合优化算法的设计提供理论基础。

2.资源联合优化问题建模：针对移动边缘计算环境下的资源分配、任务调度等问题，建立数学模型，并分析问题的复杂性和约束条件。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验等方法，并按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解移动边缘计算、资源联合优化等领域的最新研究进展和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.问题建模：针对移动边缘计算环境下的资源分配、任务调度等问题，构建数学模型，并分析问题的复杂性和约束条件。

3.算法设计：基于所建立的数学模型，设计高效、低复杂度的资源联合优化算法，例如基于启发式算法、机器学习算法等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向特定应用场景的资源联合优化算法设计：针对不同的应用场景，例如智慧城市、车联网等，设计具有针对性的资源联合优化算法，以满足不同场景下的性能需求。

2.基于机器学习的资源联合优化算法研究：探索基于机器学习的资源联合优化算法，例如深度强化学习、联邦学习等，以实现更加智能、自适应的资源管理。

3.多目标优化的资源联合优化算法设计：考虑多个优化目标，例如服务延迟、资源利用率、用户能耗等，设计多目标优化的资源联合优化算法，以实现系统整体性能的提升。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 陈宝权,李胜.边缘计算环境下计算卸载和资源分配联合优化[j].计算机应用,2022,42(01):145-151.

[2] 刘浩,范书瑞,刘佳.基于改进遗传算法的移动边缘计算资源分配优化[j].计算机应用,2021,41(12):3582-3588.

[3] 王鹏,张宏科,李昕,等.基于深度强化学习的移动边缘计算资源联合优化[j].电子与信息学报,2020,42(09):2247-2254.