移动边缘计算网络性能优化方法研究

摘要

针对目前移动边缘计算面临的网络质量、端到端时延以及能量消耗等问题，本项目拟对其进行系统的研究。在此基础上，针对移动边缘计算网络的相关概念、理论基础及存在的问题，从神经网络、遗传算法、增强学习三个方面展开研究。在上述研究的基础上，对各种优化方案进行比较分析，并利用网络仿真进行比较，并对各种优化方案进行评价，最终形成系统的分析和结论。本项目的研究成果将极大地提高移动边缘计算网络的整体性能，减少其能量消耗，尤其是在高负荷情况下，其性能优势更加突出，对推动移动边缘计算的发展有着积极的作用。

关键词：移动边缘网；效能最优；人工智能

目录

摘要 1
引言 2
1.有关的概念和理论依据 3
1.1MobileEdge的基本概念 3
1.2评价网络绩效的指标 3
1.3网路寻优 3
2.1网路品质的议题 4
2.2终端对终端时延 4
2.3能源消耗 4
3.基于 AI的网络性能优化方法 5
3.1人工神经网络 5
3.2遗传算法的建模 5
3.3增强型学习（Enhanced learning）模式 5
4.最优算法的比较和分析 6
4.1以网络仿真为基础的解析与比较 6
4.2几种最优算法的效果评价 6
4.3归纳和总结 6
结论 7
参考文献 7

 

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