边缘计算的依赖性任务卸载算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着物联网、5g等技术的快速发展，移动设备和数据流量呈爆炸式增长，对计算资源的需求也越来越大。

传统的云计算模式由于集中式处理数据，存在着延迟高、带宽占用大等问题，难以满足实时性要求较高的应用场景。

边缘计算作为一种新兴的计算范式，将计算和存储资源部署在网络边缘，更靠近数据源，能够有效地解决云计算面临的挑战，为实时性、可靠性、安全性等方面提供更好的支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，边缘计算和任务卸载已成为学术界和工业界研究的热点，涌现出大量关于任务卸载和边缘计算的研究成果，尤其是在依赖性任务卸载方面。

1. 国内研究现状

国内学者在边缘计算依赖性任务卸载方面开展了一系列研究，并取得了一些有价值的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对边缘计算中依赖性任务卸载问题，研究高效的任务卸载算法，主要研究内容包括：
1.边缘计算网络模型构建:构建一个通用的边缘计算网络模型，该模型能够描述边缘服务器、移动设备、任务等实体之间的关系，并考虑任务之间的依赖关系、边缘服务器的计算能力、通信带宽等因素。

2.依赖性任务模型构建:对依赖性任务进行建模，描述任务的计算量、数据量、依赖关系等属性，并考虑任务的优先级、时延约束等因素。

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.理论分析:对边缘计算依赖性任务卸载问题进行深入分析，研究问题的特点和难点，为算法设计提供理论指导。

2.算法设计:针对问题特点，设计高效的任务卸载算法，并对算法进行理论分析，证明算法的正确性和有效性。

3.仿真实验:搭建仿真实验平台，对所提出的算法进行性能评估，与其他算法进行比较，验证算法的优越性。

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.面向依赖性任务的边缘计算卸载模型:提出一种新的面向依赖性任务的边缘计算卸载模型，该模型能够更加准确地描述依赖性任务的特点，为算法设计提供更加精确的依据。

2.高效的依赖性任务卸载算法:设计一种高效的依赖性任务卸载算法，该算法能够有效地解决任务之间的依赖关系，提高任务的完成效率，降低任务的总能耗。

3.基于实际应用场景的仿真实验:搭建基于实际应用场景的仿真实验平台，对所提出的算法进行性能评估，验证算法在实际应用中的有效性。

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]王晓玲,张海峰,陈俊,等.基于图论的边缘计算中依赖任务卸载方法[j].计算机应用,2021,41(s1):165-170,180.

[2]金星,彭鑫,刘佳,等.面向边缘计算的依赖任务部分卸载算法[j].小型微型计算机系统,2022,43(03):532-538.

[3]刘天宇,王晓东,赵天奇,等.基于改进遗传算法的边缘计算任务卸载策略[j].计算机应用,2021,41(02):512-518.