更新时间：2025-02-07 17:37:01
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内容提要
前言
第1章 基于移动边缘计算的动态服务迁移
1.1 引言
1.2 服务迁移模型
1.2.1 服务执行效用
1.2.2 服务迁移开销
1.3 问题描述
1.4 基于移动边缘计算的动态服务迁移算法
1.4.1 基于李雅普诺夫优化的队列稳态
1.4.2 基于采样平均近似的未来效用估计
1.4.3 基于马尔可夫优化的动态服务部署
1.5 实验评估
1.5.1 实验环境及参数设置
1.5.2 系统性能分析
第2章 面向普适边缘计算的多智能体模仿学习：分布式计算卸载算法
2.1 引言
2.2 系统模型和问题表述
2.2.1 系统概述
2.2.2 通信和计算模型
2.2.3 问题公式化
2.3 基于多智能体模仿学习的计算卸载算法
2.3.1 算法概述
2.3.2 随机博弈公式
2.3.3 优化问题转化
2.3.4 专家策略
2.3.5 智能体策略
2.3.6 算法分析
2.4 性能评价
2.4.1 仿真设置
2.4.2 仿真结果
第3章 关键信龄最小化：部分观测下基于模仿学习的调度算法
3.1 引言
3.2 系统模型与问题构建
3.2.1 系统模型
3.2.2 AoCI
3.2.3 问题构建
3.3 信息感知启发式算法
3.3.1 子问题转换
3.3.2 总体步骤
3.4 基于模仿学习的调度算法
3.4.1 问题转换
3.4.2 通过模仿的信息更新调度
3.4.3 基于模仿学习的调度
3.4.4 理论分析
3.5 性能评估
3.5.1 仿真设置
3.5.2 仿真结果
第4章 移动区块链中集中式资源管理
4.1 系统模型
4.2 问题建模
4.3 解决方案
4.4 性能评估
4.4.1 仿真参数设置
4.4.2 仿真设计
4.4.3 性能分析
第5章 基于移动边缘计算的医疗物联网健康监测
5.1 引言
5.2 动机
5.3 医疗物联网模型
5.3.1 医疗重要性
5.3.2 监测数据新鲜度
5.3.3 监测能耗
5.4 问题描述
5.4.1 系统开销最小化问题
5.4.2 IWS子问题
5.4.3 BWS子问题
5.5 无线人体局域网内部合作博弈
5.6 无线人体局域网外部非合作博弈
5.7 实验评估
5.7.1 实验环境及参数设置
5.7.2 系统性能分析
第6章 基于5G无人机-社区的计算卸载：协同任务调度和路径规划
6.1 系统模型
6.1.1 通信模型
6.1.2 计算模型
6.2 问题描述
6.2.1 问题概述
6.2.2 约束分析
6.2.3 问题描述
6.2.4 问题转化
6.3 协同路径规划和任务调度
6.3.1 基于社区的时间近似
6.3.2 基于吞吐量最大化的拍卖
6.3.3 动态任务调度
6.3.4 性能分析
6.4 性能评估
6.4.1 仿真设置
6.4.2 数值结果
第7章 智能交通系统中分布式资源管理
7.1 系统模型
7.1.1 终端层
7.1.2 边缘层
7.1.3 远端管理层
7.2 问题建模
7.2.1 用户数据安全
7.2.2 系统时延
7.2.3 用户效用
