1. 研究目的与意义
当今科技高速发展的时代，物联网技术的发展使得万物互联成为可能，第五代移动通信（5thGeneration Mobile Communication Technology，5G）技术的普及和应用即将开启全球性的“数据爆炸”时代。随着网络边缘设备产生的数据急速增加，对于高带宽和低时延提出了更高的要求。在此背景下，传统的云计算在工作原理和技术发展方面的局限性使其无法满足5G时代的网络需求，因此计算中心从云端下沉至边缘是大势所趋。移动云计算（Mobile Cloud Computing,MCC）已被用于从资源受限的用户中卸载计算任务。然而，由于计算节点（Compute Node,CN）和用户之间的距离很长，MCC不适合计算密集型和延迟敏感型应用。为了减少云中心的工作量，保证用户的不同需求，引入移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC），将计算和存储资源从网络中心推送到网络边缘势在必行。与MCC相比，MEC具有实现更低延迟和为用户节省能源的优势。
边缘计算的基本原理是在网络边缘的数据产生侧对数据进行处理和分析，边缘计算节点在边缘侧直接处理数据，通过及时响应边缘侧发起的请求，就近提供服务，进而有效地减少网络传输所产生的时延。大量本地数据不需要上传至云端，因此该技术具有良好的隐私性和安全性，是分布式自治、工业控制自动化等众多领域的重要支撑技术。其对数据的处理主要包括下行的云服务和上行的万物互联服务两部分。这种体系结构给传统的计算、网络和存储等技术带来了重大挑战。随着物联网的出现，实时的数据存储、访问、处理和决策需求变得多种多样，智能终端、各类无线传感器等物联网设备持续不断地产生大量数据，在此背景下，多接入边缘计算将计算和存储下沉至距离用户更近的位置，通过服务器的物理性密集部署为用户的移动需求提供网络支持，在网络边缘侧进行实时计算，为海量的移动终端设备提供低时延保障。多接入边缘计算引入一个新的处理环节，即边缘节点分析来自附近终端用户的数据，仅将计算结果等重要信息上传至云端做进一步处理。边缘计算的核心理念是计算更加靠近数据生产的源头，提供计算、存储以及各种网络服务。
然而，由于MEC是以完全分布式的方式部署的，因此MEC中的一个重要步骤是卸载决策，即为任务分配特定的计算资源。移动边缘计算（MEC）将计算和存储资源分配到网络边缘，这为资源受限的设备提供了计算密集型和延迟关键型应用。而在MEC网络中，计算卸载决策起着关键作用，它为不同的任务分配特定的计算节点。然而，很少有现有的工作考虑不同任务具有不同到达时间和相对计算截止日期的实际场景。
2. 研究内容和预期目标
设计任务的内容：
通过将计算、存储等资源从网络中心配置到网络边缘，边缘计算能够减轻大型计算中心的负载，同时由于边缘计算节点与用户之间距离更近，因此能够有效降低由计算引起的时延。对于边缘计算卸载，不仅需解决计算任务与边缘计算节点之间的分配问题，还需要考虑不同任务到达时间不一致等现实因素。本毕业设计考虑不同的计算任务具有不同的到达时间和等待时延，利用在线匹配设计边缘计算下的动态计算资源卸载算法。
设计任务要求：
3. 研究的方法与步骤
本课题通过将计算、存储等资源从网络中心配置到网络边缘，以此来减轻大型计算中心的负载，同时有效降低由计算引起的时延。通过解决计算任务与边缘计算节点之间的分配问题，并且考虑到不同任务到达时间不一致等现实因素，利用在线匹配设计边缘计算下的动态计算资源卸载算法。
使用了如下方法：
1.数学建模：通过建立数学模型来描述问题，分析算法的优劣和特性。
4. 参考文献
[1] D. Gale, L. S. Shapley. Collegeadmissions and the stability of marriage[J]. The American Mathematical Monthly,1962, 69(1): 9–15.
[2] D. F. Manlove. Algorithmics ofmatching under preferences[M]. Singapore: World Scientific, 2013, 2.
[3]H. Zhang, Y. Xiao, S. Bu, D. Niyato, F. R. Yu, Z. Han. Computing resourceallocation in three-tier iot fog networks: A joint optimization approachcombining stackelberg game and matching[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2017,4(5): 1204–1215.
5. 计划与进度安排
（1）2024.1.8-2024.2.26 查阅资料，深入了解边缘计算、计算卸载等相关概念，并掌握匹配理论以及在线匹配等基本概念，完成开题报告，完成外文资料的翻译；
（2）2024.2.27-2024.3.12 对边缘计算场景下的资源卸载问题进行建模，利用在线匹配模型完成边缘计算场景下资源卸载算法的设计，准备课题研究软件仿真设计；
（3）2024.3.13-2024.4.2 利用MATLAB实验仿真平台，将基于在线匹配的资源卸载算法与其他算法进行比较，验证本毕业设计论文算法设计的优越性；
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
