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

随着移动互联网和物联网技术的快速发展，海量移动设备接入网络，对网络带宽、计算资源和服务质量提出了更高的要求。

传统的云计算模式由于其集中式架构和长传输距离，难以满足日益增长的移动应用需求，例如低时延、高带宽和位置感知等。

移动边缘计算（mobileedgecomputing，mec）作为一种新兴的计算范式应运而生，它将计算和存储资源部署在网络边缘，靠近数据源，为移动用户提供更近、更快、更可靠的服务。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述移动边缘计算资源优化问题近年来受到学术界和工业界的广泛关注，成为当前研究的热点。

国内外学者在资源分配、任务调度、缓存策略等方面取得了一系列研究成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

#本选题研究的主要内容

1. 主要内容

本选题主要研究内容包括以下几个方面：
1.移动边缘计算网络模型构建:研究典型的移动边缘计算网络架构，包括移动设备、边缘节点、云服务器等，分析各网络实体的功能和特点，构建合理的系统模型，为资源优化算法设计提供基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:深入调研移动边缘计算、资源优化、算法设计等相关领域的国内外文献，了解研究现状、发展趋势和关键技术，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.系统建模与问题分析:分析移动边缘计算网络架构和资源优化需求，构建合理的系统模型，明确研究目标和约束条件，建立资源联合优化问题的数学模型，为算法设计提供依据。

3.算法设计与分析:研究和分析现有的资源优化算法，例如凸优化、启发式算法、机器学习等，结合移动边缘计算的特点和需求，设计高效、低复杂度的资源联合优化算法，并进行理论分析，证明算法的收敛性和最优性。

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.高效的资源联合优化算法:针对移动边缘计算资源有限且动态变化的特点，提出高效、低复杂度的资源联合优化算法，例如基于__理论的算法、基于__机制的算法等，以提高资源利用率，降低用户成本，提升服务质量。

2.考虑多维度优化目标:在资源优化目标函数的设计中，综合考虑任务完成时间、系统吞吐量、用户成本、能耗等多个维度，并根据实际应用需求进行权衡和优化，以实现系统整体性能的最优。

3.面向特定应用场景的优化:针对不同的移动边缘计算应用场景，例如车联网、智慧医疗、工业互联网等，设计面向特定场景的资源联合优化算法，以更好地满足不同应用的服务质量需求。

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]李肯立,张大方,杜宇.边缘计算-移动通信网络云化发展新趋势[j].中兴通讯技术,2016,22(04):14-19.

[2]杨春雷.基于移动边缘计算的内容中心网络缓存资源优化配置研究[d].北京邮电大学,2020.

[3]毛玉,王晓峰,王磊,张静.基于改进遗传算法的边缘计算资源分配[j].计算机工程与应用,2020,56(21):27-32.