杨 天，杨 军

（宁夏大学信息工程学院，银川 750021）

0 概述

随着通信技术的发展和智能化终端设备的普及，以物联网和移动互联网为核心的网络服务及应用应运而生，特别是5G网络的出现，显著提高了交互式游戏、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和车联网等计算密集型应用的渗透率［1］。此类应用需要在用户设备上消耗大量的计算资源和能耗来满足低时延需求，但由于用户设备计算能力和电池能量有限，因此很难满足这些要求［2］。为缓解这一矛盾，研究者提出移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）作为一种新型且可行的解决方案［3］。MEC是云化无线接入网（Cloud Radio Access Network，C-RAN）的一种新型范式，其通过在移动用户附近部署高性能服务器来增强移动网络边缘的计算能力［4］，这将有助于满足5G业务的超低时延、超高能效以及超高可靠性等需求［5］。

计算卸载是MEC中的关键技术，主要包含卸载决策和资源分配两个部分［6］，其通过有效的卸载决策和资源分配方案合理安排用户设备，将计算任务卸载至MEC服务器，同时分配资源进行任务计算，以降低系统的时延和能耗。

近年来，国内外已有较多关于MEC卸载决策和资源分配的研究，研究者从不同角度提出了可行的解决方案。在卸载决策方面：文献［7］基于任务缓冲区以及本地传输模块与计算模块的状态，利用马尔科夫决策过程找到最佳的任务调度策略以降低能耗和时延；文献［8］针对绿色能源（太阳能）与电网能源双向支持的边缘计算系统，基于Lyapunov优化技术提出一种在线卸载算法，通过权衡平均响应时间与平均能耗成本生成最优卸载方案；……