具有严格截止期限的边缘计算系统中的最优任务卸载策略

近期移动数据流量的急剧增长已将移动边缘计算系统推至其容量极限。一个有前景的解决方案是由无人机（UAV）提供的任务迁移。设计 UAV 卸载方案时必须考虑的关键因素包括系统中等待的任务数量及其相应截止期限。用作待最小化目标函数的适当系统成本由两部分组成。第一，可解释为在 UAV 使用计算资源的卸载成本。第二，由潜在任务过期导致的惩罚成本。为最小化时间范围内的期望（时间平均）成本，我们建立动态规划（DP）方程并分析之以描述候选最优卸载策略的性质。该 DP 方程受著名的“维数灾难”困扰，使得计算难以处理，尤其在状态空间无限时。为减轻计算负担，我们识别出最优策略的三个重要性质。基于这些性质，我们证明仅需在一个有限状态空间子集上求解 DP 方程即可。进而我们证明与某状态相关的最优任务卸载决策可由其“相邻”状态所采取的决策推断，进一步降低计算负载。最后，我们给出数值结果以评估不同参数对系统性能的影响并验证理论结果。