喻鹏 ，张俊也，李文璟，周凡钦，丰雷，付澍，邱雪松

（1.北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，北京 100876；2.重庆大学微电子与通信工程学院，重庆 400044）

1 引言

随着移动通信网络的不断演进，超五代（B5G,beyond the 5th generation）、第六代（6G,the 6th generation）网络将带来新型业务场景，如自动驾驶、工业控制、增强/虚拟现实等，这些场景对带宽、时延、功耗、可靠性等指标提出了更高的要求[1]。对应的海量无线接入设备所需的高效快速的资源调度，也将给网络带来巨大挑战。

为了解决上述问题，移动边缘计算（MEC,mobile edge computing）被提出。通过边缘计算，终端设备可以卸载部分或全部计算任务到基站等网络边缘节点，拓展了终端设备计算能力。相对于集中到云端的计算方法，MEC 能够有效地降低任务处理时延，减轻核心网的流量压力，保障数据私密性与安全性[2]。

未来无线网络的深度将显著拓展，从单一的信息传输到传输、存储和处理的多维同步，需要通信、计算和存储资源以及相关控制的无缝融合[3]。而基于MEC 的移动边缘网络（MEN,mobile edge network）的核心思想也正是将网络的资源、内容和功能迁移到网络边缘，从而提升网络整体的资源调度效率，MEC 被认为是B5G/6G 网络的重要组成部分[1]，其资源分配方法对系统的性能有着重要影响。

5G 性能相比4G 有了大幅度提升，但是基站部署密度也进一步提升，导致5G 网络的基站功耗为4G 基站的3～4 倍[4]。而未来6G 网络将拥有超高吞吐量、超大带宽，网络节点的部署将更加密集，规模更加庞大,将会面临更大的能耗压力。对应地，绿色节能是未来网络发展的一大需求[5]。……