彭 智

（中國(guó)西南電子技術(shù)研究所，四川 成都 610036）

0 引 言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的多元化發(fā)展，虛擬現(xiàn)實(shí)與視頻會(huì)議等方面呈現(xiàn)差異化發(fā)展，用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的要求越來(lái)越高。因此，為解決移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)高負(fù)荷和低延遲等問題，以移動(dòng)邊緣計(jì)算為主要手段，通過(guò)計(jì)算任務(wù)及請(qǐng)求數(shù)據(jù)遷移到MEC服務(wù)器，減少網(wǎng)絡(luò)設(shè)備能耗和傳輸時(shí)間延遲等問題，這對(duì)提高用戶體驗(yàn)方面有積極作用。在計(jì)算遷移的過(guò)程中，需要充分利用MEC的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)卸載控制，并通過(guò)分析決策過(guò)程，從而達(dá)到智能優(yōu)化的目的[1]。

1 移動(dòng)邊緣計(jì)算的綜合分析

在分析移動(dòng)邊緣計(jì)算與云計(jì)算的結(jié)合應(yīng)用中，可以通過(guò)最小化任務(wù)的執(zhí)行實(shí)現(xiàn)遷移決策的綜合管理與控制。在實(shí)現(xiàn)移動(dòng)終端能量消耗及關(guān)系分析的過(guò)程中，需要通過(guò)基站服務(wù)的請(qǐng)求數(shù)量實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存與分析。移動(dòng)邊緣計(jì)算本身具有較強(qiáng)的計(jì)算與數(shù)據(jù)傳輸能力，但是隨著移動(dòng)終端數(shù)量及業(yè)務(wù)的綜合增長(zhǎng)，移動(dòng)邊緣計(jì)算的資源處理效率仍有提升空間?；诖耍诰C合分析移動(dòng)邊緣計(jì)算的過(guò)程中，需要以移動(dòng)邊緣計(jì)算與數(shù)據(jù)中心的相互配合為中心，結(jié)合排隊(duì)理論，控制不同任務(wù)的平均執(zhí)行延時(shí)，在緩存空間約束下解決時(shí)延最小化問題。此外，在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中可以通過(guò)改進(jìn)數(shù)學(xué)算法解決上述問題，從而達(dá)到降低用戶請(qǐng)求時(shí)延，提高緩存性能及效率等目的[2]。

2 移動(dòng)邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)分析

在對(duì)移動(dòng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行分析的過(guò)程中，其側(cè)重點(diǎn)是通過(guò)B個(gè)BS及M個(gè)用戶設(shè)備進(jìn)行運(yùn)行。在研究與分析中，以移動(dòng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)為計(jì)算和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)中心，在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)中通過(guò)部署與邊緣交換機(jī)關(guān)聯(lián)的虛擬機(jī)，將計(jì)算任務(wù)遷移在移動(dòng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)的服務(wù)器上[3]。假設(shè)UE的業(yè)務(wù)請(qǐng)求可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布與統(tǒng)計(jì)，那么在統(tǒng)計(jì)與分析中，UEi的請(qǐng)求速率可以通過(guò)數(shù)據(jù)量和訪問時(shí)間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存統(tǒng)計(jì)與分析。將BS覆蓋范圍內(nèi)的UE看作是每個(gè)UE的M/M/1排隊(duì)系統(tǒng)進(jìn)行處理，在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及信息處理的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)緩存數(shù)據(jù)的處理與分析。通常情況下，移動(dòng)終端在發(fā)送數(shù)據(jù)請(qǐng)求后可以通過(guò)BS接收處理或者請(qǐng)求發(fā)送到云端進(jìn)行處理[4]?？刂艬S與云端的傳輸關(guān)系，在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸及信息處理的基礎(chǔ)上，需要對(duì)遷移過(guò)程進(jìn)行計(jì)算與綜合分析，在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息處理與控制的過(guò)程中，根據(jù)移動(dòng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)服務(wù)器的數(shù)據(jù)傳輸和本次處理數(shù)據(jù)等實(shí)現(xiàn)傳輸管理與控制。

根據(jù)排隊(duì)論，在計(jì)算與分析中可以對(duì)服務(wù)器處理后的計(jì)算任務(wù)進(jìn)行分析，并統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)遷移過(guò)程遷移到服務(wù)器的總計(jì)算任務(wù)量，在此基礎(chǔ)上通過(guò)用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)的本地處理。用戶會(huì)產(chǎn)生不同的計(jì)算任務(wù)，在不同的處理方式下可以計(jì)算執(zhí)行時(shí)延。結(jié)合數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中所產(chǎn)生的傳輸時(shí)延，在對(duì)移動(dòng)邊緣計(jì)算服務(wù)器緩存的用戶請(qǐng)求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析中，則需要綜合控制用戶與服務(wù)器之間的傳輸時(shí)延。如果服務(wù)器緩存中沒有用戶所需的內(nèi)容數(shù)據(jù)，則需要計(jì)算與分析服務(wù)器與數(shù)據(jù)中心之間的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延，這說(shuō)明用戶所請(qǐng)求的內(nèi)容可以緩存在服務(wù)器里，而且無(wú)需訪問數(shù)據(jù)中心。用戶產(chǎn)生的總時(shí)延是請(qǐng)求執(zhí)行時(shí)延和傳輸時(shí)延的綜合。在對(duì)約束條件進(jìn)行綜合定額控制中可以限制服務(wù)器中的緩存數(shù)據(jù)量，其他約束條件方面則可以通過(guò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息處理與控制[5]。

3 改進(jìn)的遺傳算法

在利用遺傳算法進(jìn)行分析中，結(jié)合移動(dòng)邊緣計(jì)算的運(yùn)行狀態(tài)，并以生物進(jìn)化過(guò)程和機(jī)制求解優(yōu)化問題為中心，在智能搜索及個(gè)體計(jì)算分析的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計(jì)與處理。在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中，需要從選擇、交叉以及變異等方式建立種群，種群搜索策略及種群個(gè)體之間的信息交換需要針對(duì)非線性關(guān)系和數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫孢M(jìn)行綜合控制。綜合計(jì)算與分析中可以采用貪心算法，而實(shí)際搜索的過(guò)程中可以通過(guò)隨機(jī)因子統(tǒng)計(jì)與分析局部信息。對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)與處理，交叉過(guò)程中可以通過(guò)種群進(jìn)行模擬，并通過(guò)退火操作，綜合控制概率遺傳，在交叉模擬及數(shù)據(jù)信息處理的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)局部信息的綜合分析[6]。

綜合分析種群交叉操作和變異操作等方面問題時(shí)，需要重點(diǎn)分析種群的個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)，在種群進(jìn)化的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與信息處理。

改進(jìn)與優(yōu)化遺傳算法的過(guò)程中，種群個(gè)體需要在多維向量的基礎(chǔ)上綜合控制約束方程和適應(yīng)度函數(shù)關(guān)系等，在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸與信息處理的過(guò)程中，通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，通過(guò)移動(dòng)邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存及邊緣計(jì)算分析。此外，在目標(biāo)函數(shù)統(tǒng)計(jì)與信息處理的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸與控制，具體的改進(jìn)步驟如下。

一是初始化種群Pop；二是針對(duì)適應(yīng)度進(jìn)行計(jì)算與分析；三是存儲(chǔ)Pop中的最優(yōu)個(gè)體；四是根據(jù)交叉概率，對(duì)新的種群進(jìn)行交叉統(tǒng)計(jì)與處理，建立新的種群Pop1；五是統(tǒng)計(jì)與分析Pop1的適應(yīng)度；六是在對(duì)種群Pop1的最優(yōu)個(gè)體及初始化存儲(chǔ)進(jìn)行比較與分析中，保存最優(yōu)的個(gè)體；七是根據(jù)上述流程后得到新種群Pop2；八是在對(duì)變異概率及種群Pop1進(jìn)行對(duì)比分析的過(guò)程中保存最優(yōu)的個(gè)體，通過(guò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與信息分析實(shí)現(xiàn)變異數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與處理。

在進(jìn)行計(jì)算與分析的過(guò)程中，需要對(duì)最優(yōu)個(gè)體數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合管理與分析，而且可以在適應(yīng)度函數(shù)分析的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)適應(yīng)度函數(shù)關(guān)系的檢驗(yàn)與分析，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存與數(shù)據(jù)信息處理。改進(jìn)遺傳算法的應(yīng)用是通過(guò)數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換，建立不同的集合區(qū)間，并根據(jù)計(jì)算遷移的需求數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)信息，從而提升數(shù)據(jù)信息的處理效果。

4 仿真設(shè)計(jì)與分析

對(duì)改進(jìn)遺傳算法的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行研究與分析的過(guò)程中，需要在聯(lián)合計(jì)算與緩存優(yōu)化的基礎(chǔ)上，從移動(dòng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)搭建、資源存儲(chǔ)以及信息處理等角度實(shí)現(xiàn)計(jì)算任務(wù)及邊緣網(wǎng)絡(luò)的資源管理與控制。在綜合分析邊緣計(jì)算及存儲(chǔ)資源等方面的過(guò)程中，采用隨機(jī)方式在終端和服務(wù)器上執(zhí)行計(jì)算任務(wù)。在隨機(jī)策略的基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)據(jù)緩存和數(shù)據(jù)信息處理實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與信息控制效果的綜合提升。在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸與信息處理的過(guò)程中，結(jié)合執(zhí)行計(jì)算參數(shù)，綜合管理數(shù)據(jù)參數(shù)。仿真分析的過(guò)程中，在主要參數(shù)檢驗(yàn)和延遲變化下綜合統(tǒng)計(jì)與分析服務(wù)器緩存容量的變化，緩存容量可以從500 MB增加到1 000 MB，時(shí)延可以從510.2 ms下降到320.1 ms。在對(duì)這一結(jié)果進(jìn)行分析時(shí)，隨著服務(wù)器緩存容量的增加，可以通過(guò)改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間也會(huì)相對(duì)變短。數(shù)據(jù)容量在達(dá)到一定的閾值狀態(tài)下，用戶的請(qǐng)求數(shù)量相對(duì)一定，整體的時(shí)延變化比較緩慢。

當(dāng)用戶數(shù)量M從50增加到500時(shí)，本次的算法改進(jìn)與優(yōu)化可以實(shí)現(xiàn)執(zhí)行延遲的有效控制，而且對(duì)減少延遲性方面有積極作用。當(dāng)用戶數(shù)量相對(duì)比較少的狀態(tài)下，邊緣服務(wù)器可以通過(guò)數(shù)據(jù)資源實(shí)現(xiàn)部分任務(wù)。隨機(jī)策略可以通過(guò)邊緣網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算及存儲(chǔ)資源實(shí)現(xiàn)抗干擾性的進(jìn)一步提升。在不同策略下，總時(shí)延間的差距也會(huì)隨著用戶數(shù)目的增加而逐漸增大，這說(shuō)明在移動(dòng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)應(yīng)用的狀態(tài)下，可以通過(guò)用戶請(qǐng)求數(shù)據(jù)的大小變化，綜合管理與控制緩存的數(shù)據(jù)信息，從而達(dá)到傳輸時(shí)延控制的目的。

5 移動(dòng)邊緣計(jì)算智能優(yōu)化技術(shù)的應(yīng)用分析

移動(dòng)邊緣計(jì)算在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中，從計(jì)算遷移、數(shù)據(jù)緩存以及邊緣計(jì)算的角度進(jìn)行綜合分析，并聯(lián)合分析執(zhí)行時(shí)延和傳輸時(shí)延。在改進(jìn)遺傳算法實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)計(jì)算遷移和數(shù)據(jù)緩存的方式綜合控制數(shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫?，達(dá)到數(shù)據(jù)信息快速處理與應(yīng)用的目的。

分析用戶對(duì)數(shù)據(jù)遷移的實(shí)際需求，選擇硬件設(shè)備，建立虛擬化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，方便后續(xù)的信息傳輸與處理。

搭建基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)后，通過(guò)移動(dòng)邊緣計(jì)算綜合控制數(shù)據(jù)信息的接收、處理、交換、緩存以及傳輸?shù)?。在這一過(guò)程中，可通過(guò)API編輯基站與應(yīng)用層之間的接口協(xié)議，滿足數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)際需求。

在移動(dòng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)搭建與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，通過(guò)改進(jìn)遺傳算法可以建立新的數(shù)據(jù)集群，并通過(guò)部署數(shù)據(jù)匯聚點(diǎn)計(jì)算多設(shè)備多任務(wù)的能耗，達(dá)到數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與信息處理的目的。

建立數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)后，處理不同UE的操作請(qǐng)求，并將請(qǐng)求傳輸?shù)椒?wù)器。移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的終端數(shù)據(jù)傳輸則需要綜合分析用戶信息數(shù)據(jù)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸關(guān)系等，提高計(jì)算遷移和數(shù)據(jù)緩存處理的綜合水平。

6 結(jié) 論

在MEC中，極端遷移和數(shù)據(jù)緩存屬于比較關(guān)鍵的指標(biāo)，為進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)緩存決策，可對(duì)數(shù)據(jù)緩存計(jì)算過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，從而達(dá)到數(shù)據(jù)信息快速處理的目的。通過(guò)對(duì)計(jì)算遷移過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，可提高數(shù)據(jù)空間的整體使用效率及數(shù)據(jù)計(jì)算可靠性?？紤]不同用戶對(duì)數(shù)據(jù)遷移過(guò)程的實(shí)際需求，完善數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，并提高服務(wù)器的數(shù)據(jù)處理水平，對(duì)進(jìn)一步提高邊緣計(jì)算系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果有現(xiàn)實(shí)意義。