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摘要：随着移动通信技术和工业互联网的飞速发展，移动设备端日渐庞大的数量和复杂的应用对大量计算密集和低时延提出了要求，也因此引出了基于多接入边缘计算的任务卸载概念。这种任务卸载方式能够有效地利用边缘云服务器资源，将复杂的计算任务卸载至邻近的低消耗边缘服务器，提高任务计算效率和更高的服务质量。提出了一种基于拓扑结构的任务卸载策略和边缘资源分配策略，旨在解决边缘计算场景中，任务卸载效率低、资源利用率不足等问题。
关键词：多接入边缘计算；任务卸载；资源分配
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2022.05.014
引言
近年来，商用5G已初具规模。与前几代移动通信技术相比，5G的高带宽、低时延、广连接特性使其在在线游戏、智能识别、增强现实和虚拟现实（AR&VR）、自动驾驶等领域得到广泛应用。然而，由于终端的计算能力和电池容量等方面的局限性，终端本身已无法满足日益增长的各种计算需求，云服务器应运而生。传统的云服务器采用集中式的计算方法，由中心云完成计算任务并将结果返回至设备端，这就导致设备端接收计算结果的时间取决于中心云与设备端之间的距离和核心网络的流量，在多数情况下很难满足低时延甚至“无感知“的需求。为了解决这一难点，科学家提出了一种分布式的计算策略——多接入边 缘 计 算（Multi-access Edge Computing，MEC）。MEC 将中心云分解为多个“微云”，即云服务节点，并将其分散在设备附近，以完成设备卸载的计算任务。由于“微云”和设备的距离很近，流量较少，能够满足各类计算请求对时延的需求；其缺点是计算能力较弱，一般只接收附近终端的计算任务。任务卸载和资源分配是移动边缘计算的关键问题。合理的任务卸载和资源分配策略对提升 MEC 的服务性能和用户服务质量（Quality of Service，QoS）具有重要的意义。
