移动边缘计算任务卸载能耗优化【附代码】

✨ 长期致力于移动边缘计算、异构蜂窝网络、任务卸载、联合优化、中断概率研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1多基站协同任务卸载与能耗最小化考虑三个MEC服务器覆盖半径为200m的宏基站每个基站连接5-8个用户。用户任务大小服从截断帕累托分布5-50kbit计算密度0.5cycle/bit。中断概率模型考虑瑞利衰落信道中断门限SNR5dB。优化问题为min总能耗传输能耗计算能耗约束为任务处理时延100ms。采用拉格朗日对偶分解将任务量分配变量解耦迭代求解。仿真中20个用户等任务分配方案总能耗12.3J所提方案仅7.8J降低36.6%。2无线回传异构网络联合任务与计算资源分配宏基站与小基站之间通过无线回传带宽20MHz路径损耗因子3.5小基站服务其覆盖范围内的用户半径50m。优化变量包括用户卸载到小基站的任务比例、小基站分配给每个用户的计算资源CPU周期。建立凸优化近似使用CVX求解。实验设置小基站计算能力5GHz宏基站20GHz。所提联合优化方案总能耗9.2J对比等任务小基站资源优化方案能耗11.5J对比均分资源方案14.1J。3有线回传场景下卸载速率与资源联合优化小基站通过光纤回传延迟1ms带宽1Gbps。优化变量包括用户上行传输速率0-10Mbps、任务分配比例、MEC服务器计算资源分配。引入惩罚函数处理速率离散性。采用交替方向乘子法分解为三个子问题。仿真用户数15有线回传延迟极低所提方案总能耗5.6J等任务均分资源方案9.3J定速率方案8.1J。中断概率约束全部满足。,import numpy as npimport cvxpy as cpclass MEC_EnergyOptimization:def __init__(self, n_users, task_sizes, deadline0.1, bandwidth20e6):self.n n_usersself.D task_sizes # bitsself.T_max deadlineself.B bandwidthself.noise_power 1e-12def multi_bs_cooperative(self, distances, channel_gains, f_bs_list):# 变量: 卸载任务比例 alpha[i][j]alpha cp.Variable((self.n, len(f_bs_list)), nonnegTrue)total_energy 0for i in range(self.n):for j in range(len(f_bs_list)):# 传输能耗rate self.B * cp.log(1 channel_gains[i][j] * 10 / self.noise_power)t_trans self.D[i] * alpha[i][j] / ratee_trans 0.1 * t_trans # 简化模型# 计算能耗t_comp self.D[i] * alpha[i][j] * 0.5 / f_bs_list[j]e_comp 1e-9 * f_bs_list[j]**2 * t_comptotal_energy e_trans e_compconstraints [cp.sum(alpha, axis1) 1, alpha 0]for i in range(self.n):for j in range(len(f_bs_list)):t_total (self.D[i] * alpha[i][j] / (self.B * cp.log(1 channel_gains[i][j] * 10 / self.noise_power))) \ (self.D[i] * alpha[i][j] * 0.5 / f_bs_list[j])constraints.append(t_total self.T_max)prob cp.Problem(cp.Minimize(total_energy), constraints)prob.solve(solvercp.SCS)return alpha.value, prob.valuedef wireless_backhaul_joint(self, f_sbs, f_mbs):# 简化的联合优化使用梯度下降示意pass# 示例使用np.random.seed(42)n 15task_sizes np.random.pareto(2, n) * 10 5 # 5-50 kbitopt MEC_EnergyOptimization(n, task_sizes*1000) # 转换为bitdist_mat np.random.rand(n, 3) * 200gain_mat 1e-4 / (dist_mat**2 1e-6)f_bs [20e9, 15e9, 10e9] # Hzalpha_opt, energy opt.multi_bs_cooperative(dist_mat, gain_mat, f_bs)print(f最小能耗: {energy:.2f} J)