边缘计算资源分配优化

边缘计算资源分配优化

I目录

■CONTENTS

第一部分边缘计算的特点及优势..............................................2

第二部分边缘计算资源分配问题定义..........................................4

第三部分资源分配模型构建..................................................7

第四部分分配算法设计与分析...............................................10

第五部分考虑网络拥塞的资源分配策略.......................................12

第六部分考虑异构资源的资源分配优化.......................................15

第七部分实时任务调度与资源分配协同.......................................18

第八部分实验仿真与性能评估...............................................21

第一部分边缘计算的特点及优势

关键词关键要点

主题名称：实时性和低延迟

1.边缘计算在边缘设备或网络边缘进行数据处理和分析，

可大幅缩短数据传输和先理延迟。

2.对于时效性要求高的应用场景，例如视频流、实时监控

和自动驾驶.低延迟至关重要C

3.边缘计算将处理任务分散到靠近用户的位置，从而减少

网络拥塞并提高响应速度。

主题名称：数据本地化和隐私保护

边缘计算的特点

边缘计算是一种分布式计算范例，它将计算和存储资源从集中式云服

务器移至靠近数据源和用户设备的边缘位置。这使得边缘设备能够以

低延迟和高带宽访问数据，从而实现更及时和响应迅速的应用程序。

边缘计算的特点包括：

*分布式：边缘计算资源分布在网络边缘，靠近数据源和用户设备。

*低延迟：边缘设备与数据源和用户之间的距离短，因此可以实现低

延迟的通信。

*高带宽：边缘设备通常与高带宽网络连接，以支持大数据量传输。

*实时处理：边缘设备可以实时处理数据，而无需将其传输到集中式

云服务器。

*本地存储：边缘设备可能包含本地存储，用于存储经常访问的数据

或临时数据。

*移动性：边缘设备通常是移动的或灵活的，可以部署在各种环境中。

*异构性：边缘设备可以是各种类型和规格，包括智能手机、物联网

设备、微服务器和边缘网关。

边缘计算的优势

边缘计算为各种应用程序和行业提供了众多优势，包括：

*减少延迟：通过将计算和存储资源移至边缘，可以显着减少数据处

理和应用程序响应时间。

*节省带宽：边缘设备可以在本地处理数据，从而减少传输到集中式

云服务器的数据量，从而节省带宽成本。

*提高可靠性：边缘计算减少了对集中式云服务器的依赖，从而提高

了应用程序和服务的可靠性。

*增强隐私：通过在边缘处理数据，可以减少敏感数据传输到云端,

从而增强数据隐私和安全性。

*成本优化：边缘计算可以优化基础设施成本，因为它允许企业根据

需要部署和扩展资源。

*支持新应用：边缘计算使新的应用程序和服务成为可能，这些应用

程序和服务需要低延迟和高带宽，例如增强现实、虚拟现实和智能城

市。

*赋能物联网：边缘计算为物联网设备提供了至关重要的计算和存储

资源，使它们能够实时处理数据并采取行动。

*数据本地化：边缘计算允许数据存储在靠近数据源的位置，从而满

足数据本地化法规和要求。

*可扩展性：边缘计算资源可以根据需求轻松扩展，以适应应用程序

和服务不断变化的工作负载需求。

*灵活性：边缘设备可以部署在各种环境中，从传统数据中心到零售

店和工业设施，从而实现更高的灵活性。

第二部分边缘计算资源分配问题定义

关键词关键要点

【边缘词算资源分配问题定

义】1.资源约束性：边缘计算节点资源有限，需要优化分配以

满足应用程序需求。

2.任务多样性：边缘计算处理的任务类型多样，具有不同

的计算需求和约束。

3.动态需求：任务负载和环境条件不断变化，需要动杰调

整资源分配。

边缘计算资源分配目标

1.延迟最小化：边缘计算旨在降低处理延迟，最大限度减

少应用程序响应时间。

2.资源利用率最大化：充分利用边缘计算节点资源，提高

资源利用效率。

3.任务服务质量保证：确保分配的资源满足任务的服务质

量要求，避免资源不足或浪费。

边缘计算资源分配方式

1.静态分配：在部署时预先分配资源，适用于任务需求稳

定的场景。

2.动态分配：根据实时任务负载和资源可用性进行动态调

整，适用于任务需求多变的场景。

3.协同分配：通过多个边缘节点之间的协作，优化资源分

配，提高资源利用率。

边缘计算资源分配算法

1.贪婪算法：基于当前曾息，贪婪地选择最优的资源分配

方案，快速但可能不是全局最优。

2.后发式算法：基于启发式规则进行搜索，在可接受的时

间内获得近似最优解。

3.优化算法：使用数学规划或强化学习等技术，获得全局

最优解，但计算复杂度较高。

边缘计算资源分配挑战

1.异构性：边缘计算节点的硬件和软件配置存在异构性，

影响资源分配策略。

2.实时性：边缘计算场景中任务的实时性要求对资源分配

算法提出了时效性挑战。

3.安全性：需要考虑资源分配过程中的数据安全和隐私保

护问题。

边缘计算资源分配趋势

1.5G和MEC：5G网络和移动边缘计算(MEC)的发展，

推动边缘计算资源分配优化向更动态、更高效的方向发展。

2.人工智能：人工智能忒术在资源分配算法中的应用，提

升了算法性能和鲁棒性。

3.雾计算：雾计算架构的引入，扩展了边缘计算资源池，

增加了资源分配的复杂性和挑战。

边缘计算资源分配问题定义

边缘计算资源分配问题是一个优化问题，涉及在边缘服务器网络中为

用户请求分配计算资源。目标是最大化系统性能，同时满足资源约束

和用户服务级别协议(SLA)o

问题陈述

给定：

*一组边缘服务器，每个服务器具有特定的计算能力和存储容量

*一组用户请求，每个请求指定其计算和存储要求

*一组资源约束，例如服务器计算能力和存储容量的限制

*一组用户SLA,例如请求响应时间和数据吞吐量要求

目标：

*为每个用户请求分配边缘服务器和计算资源

*最大化系统性能指标，例如平均响应时间和吞吐量

*满足资源约束和用户SLA

约束

*计算能力约束：分配给每个请求的计算资源不能超过服务器的可用

计算能力。

*存储容量约束：分配给每个请求的存储资源不能超过服务器的可用

存储容量。

*用户SLA约束：请求的响应时间和数据吞吐量必须满足用户SLA

要求。

优化目标

常见的优化目标包括：

*最小化平均响应时间：最大化用户满意度和系统效率。

*最大化吞吐量：处理尽可能多的请求，提高系统容量。

*最小化能耗：减少服务器空闲时间，提高能源效率。

*综合优化目标：考虑多个目标，例如响应时间、吞吐量和能耗，以

实现最佳性能。

求解方法

边缘计算资源分配问题通常使用各种优化算法来求解，例如：

*线性规划：当问题是线性和约束是线性的时，可以应用线性规划。

*整数规划：当变量是整数时，可以应用整数规划。

*启发式算法：当问题复杂无法精确求解时，可以使用启发式算法找

到近似解。

*基于机器学习的方法：可以利用机器学习技术动态优化资源分配，

适应不断变化的环境。

应用

边缘计算资源分配优化在许多实际应用中至关重要，包括：

*物联网（IoT）设备：优化智能家居、可穿戴设备和工业传感器的

数据处理。

*移动边缘计算：增强移动设备的计算能力，支持低延迟和高带宽应

用。

*云原生应用：将应用部署到分布式边缘服务器，以减少延迟和提高

可靠性。

*视频流：优化视频内容的交付，实现无筵的流媒体体验。

*智能城市：支持智慧交通、公共安全和环境监测等应用。

第三部分资源分配模型构建

关键词关键要点

资源抽象建模

1.将异构边缘资源抽象为统一资源池，便于统一管理和调

度。

2.建立资源特征模型，描述资源的计算能力、存储容量、

网络带宽等属性。

3.根据应用特性和资源特征，建立资源抽象映射关系，实

现不同抽象层面的资源转换。

应用任务模型构建

1.根据应用需求，抽象定义应用任务模型，包括任务类型、

计算量、存储需求、延迟约束等。

2.建立任务分解和依赖关系模型，描述任务之间的依赖和

可并行性。

3.分析任务执行时间和资源消耗，为资源分配优化提供基

础。

负载均衡策略

1.考虑边缘节点负裁;情况，设计负教均衡策略，避免单个

节点过载或闲置。

2.算法包括轮询、最短队列、最小负载、加权公平等，根

据不同场景选择合适的策略。

3.考虑资源的异构性和任务的多样性，动态调整负载均衡

策略。

资源调度算法

1.设计资源调度算法，根据任务模型和资源抽象模型，进

行费源分配。

2.算法包括贪婪算法、启发式算法、优化算法等，针对不

同优化目标进行选择。

3.考虑任务优先级、资源利用率、延迟约束等因素，制定

综合调度方案。

容器化与轻量化

1.采用容器化技术，将应用任务打包成独立的容器，实现

资源隔离和可移植性。

2.优化容器运行时，降低资源消耗和延迟，提升边缘计算

效率。

3.探索轻量化技术，如函数即服务（FaaS）、微服务等，减

少资源占用。

分布式协调

1.建立分布式协调机制，管理多边缘节点之间的协作和资

源共享。

2.算法包括分布式一致性协议、资源协调算法、任务迁移

算法等。

3.考虑网络延迟、通信开销等因素，优化分布式协调效率。

资源分配模型构建

在边缘计算中，资源分配模型旨在优化计算资源的分配，以提高系统

性能和满足用户服务质量（QoS）需求。构建一个有效的资源分配模

型需要考虑以下因素：

#优化目标

资源分配模型的优化目标通常是最大化系统性能指标，例如：

*服务延迟最小化：确保任务在满足用户QoS要求的情况下以最低延

迟完成。

*资源利用率最大化：有效利用边缘设备的计算能力，以处理尽可能

多的任务。

*成本最小化：在满足服务需求的前提下，最小化计算成本。

#任务模型

任务模型描述了需要处理的任务及其资源需求。通常包括以下参数:

*任务大小：任务所需处理的数据量，以字节或比特为单位。

*计算要求：任务所需的CPU时钟周期或FLOP（每秒浮点运算次数）。

*延迟要求：任务必须完成的时间约束，以毫秒或秒为单位。

#资源模型

资源模型描述了边缘设备的计算能力。通常包括以下参数：

*CPU容量：设备每秒可处理的CPU时钟周期数。

*内存容量：设备可用的总内存容量，以字节或比特为单位。

*存储容量：设备可用的总存储容量，以字节或比特为单位。

#约束条件

资源分配模型还需要考虑以下约束条件：

*容量约束：任务的资源需求不能超过边壕设备的可用容量。

*延迟约束：任务必须在指定的延迟要求为完成。

*成本约束：计算成本必须在预定的预算为。

#求解算法

一旦建立了优化模型，就需要求解算法来找到最佳的资源分配方案。

常用的求解算法包括：

*贪婪算法：通过贪婪地选择当前最优的分配方案，逐步构建解决方

案。

*动态规划：将问题分解成一系列子问题，然后逐个求解子问题。

*整数规划：将问题表述为整数规划模型，使用整数规划求解器来找

到最优解。

#评估和调优

构建的资源分配模型需要进行评估和调优，以确保其在实际环境中有

效。评估指标包括服务延迟、资源利用率和成本。根据评估结果，可

以调整模型参数或算法以进一步优化性能。

第四部分分配算法设计与分析

关键词关键要点

【遗传算法】

1.利用自然界中的进化原理，通过选择、交叉、变异等操

作，不断优化资源分配方案，提高分配效率。

2.具有较强的并行性和全局搜索能力，可有效应对边缘计

算环境下复杂多变的资源分配问题。

3.需要精心设计适应性函数和遗传算子，以确保算法收敛

到最优解。

【蚁群算法】

分配算法设计与分析

1.分配算法的分类

边缘计算资源分配算法可根据其设计原则分为以下几类：

*启发式算法：基于启发式规则和经验知识进行资源分配，例如贪心

算法、局部搜索算法和蚁群算法。

*优化算法：使用数学优化技术，例如线性规划、整数规划和混合整

数线性规划，以找到满足约束条件的最佳资源分配方案。

*机器学习算法：利用机器学习模型，例如神经网络、决策树和支持

向量机，基于历史数据和实时信息进行资源分配。

2.贪心算法

贪心算法是一种启发式算法，每次迭代选择可以带来最大收益的资源

分配决策。其优点是计算效率高，但可能无法找到全局最优解。适用

于边缘计算中需要实时决策的场景。

3.局部搜索算法

局部搜索算法是一种启发式算法，从初始解出发，通过不断搜索解空

间中的邻近解并选择更好的解进行迭代。其优点是能够找到比贪心算

法更好的局部最优解，但计算开销更大。适用于边缘计算中需要更高

精确度的场景。

4.线性规划

线性规划是一种优化算法，用于解决目标函数和约束条件均为线性的

数学优化问题。其优点是能够保证找到全局最优解，但需要建立精确

的数学模型。适用于边缘计算中资源分配约束清晰且计算资源充足的

场景。

5.整数规划

整数规划是一种优化算法，用于解决目标函数或约束条件中含有整数

变量的数学优化问题。其优点是能够找到满足整数约束条件的最优解,

但计算复杂度更高。适用于边缘计算中需要严格整数资源分配的场景。

6.分解算法

分解算法是一种将大规模资源分配问题分解为多个子问题的算法。子

问题通常可以独立求解，然后将子问题的解汇总为原始问题的解。其

优点是降低了计算复杂度，但可能无法保证找到全局最优解。适用于

边缘计算中涉及大量设备和资源的场景。

7.性能分析

分配算法的性能分析通常包括以下几个方面：

*时间复杂度：算法所需的计算时间。

*空间复杂度：算法需要的内存空间。

*近似比：算法找到的解与最优解之间的相对误差。

*鲁棒性：算法对输入数据和约束条件变化的敏感性。

*可扩展性：算法处理大规模问题的扩展能力。

8.算法选择

选择合适的分配算法需要考虑以下因素：

*问题规模：算法的计算复杂度是否可以满足问题规模。

*约束条件：算法是否能够满足问题中复杂的约束条件。

*精确度要求：算法是否能够满足预期精确度。

*实时性要求：算法是否能够满足实时决策的需要。

*计算资源：算法的计算开销是否可以接受。

通过综合考虑这些因素，可以为边缘计算资源分配问题选择最合适的

分配算法。

第五部分考虑网络拥塞的资源分配策略

关键词关键要点

网络拥塞评估

1.CongestionMetrics：使用指标（如报文丢失、延迟和队列

长度）来量化网络拥塞程度，这些指标可以从网络设备或测

量工具中收集。

2.CongestionDetectionAlgorithms：利用机器学习算法（如

随机森林或神经网络）对收集到的指标进行建模，以实时检

测网络拥塞。

3.CongestionPrediction：预测未来网络拥塞的模型，利用时

间序列分析或因果推理技术进行网络流量模式的分析。

拥塞感知资源分配

1.Congestion-AwareScheduling：在资源分配算法中考虑网

络拥塞，优先调度对拥塞影响较小的任务或数据流。

2.Congestion-BasedLoadBalancing：根据网络拥塞状况将

任务或流量负载分配到不同的边缘节点，以缓解拥塞并提

高整体性能。

3.Congestion-DrivenOffloading：将计算密集型任务从拥塞

的边缘节点卸载到云端，减轻边缘节点的负载并恢复网络

性能。

考虑网络拥塞的资源分配策略

边缘计算网络面临着网络拥塞带来的挑战，因为它会影响应用性能和

用户体验。为了解决这一问题，提出了考虑网络拥塞的资源分配策略。

这些策略旨在优化边缘节点上的资源分配，以最大化应用性能并最小

化网络拥塞。

基于拥塞感知的资源分配

该策略通过监测网络拥塞情况来调整资源分配。当检测到拥塞时，策

略会减少分配给特定应用的资源，以降低网络负载。当拥塞消退时,

策略会逐渐增加资源分配，以满足应用需求。

基于预测的资源分配

此策略使用预测模型来预测未来的网络拥塞。基于预测结果，策略可

以提前调整资源分配，以避免拥塞发生。它通过识别网络流量模式并

预测未来负载来实现这一点。

分级资源分配

该策略根据应用的优先级对资源进行分配。关键应用（例如实时应用）

获得更高的优先级，并分配更多的资源，以确保性能。非关键应用（例

如后台任务）被分配较少的资源，以减少网络拥塞。

网络虚拟化

网络虚拟化技术可用于隔离不同应用的流量。通过将网络资源划分为

多个虚拟网络，策略可以为每个应用分配特定的资源和带宽，从而最

大化性能并最小化拥塞。

负载均衡

负载均衡策略将请求分布到多个边缘节点，以避免单个节点过载。通

过优化节点之间的通信，策略可以减少网络拥塞并提高应用性能。

案例研究

考虑一个部署在边缘网络中的流媒体应用。传统资源分配策略导致该

应用在网络拥塞期间性能下降。通过实施基于拥塞感知的资源分配策

略，当检测到拥塞时，策略会减少分配给应用的资源，从而降低网络

负载。当拥塞消退时，策略会逐渐增加资源分配，以满足应用需求。

结果，应用性能显著改善，网络拥塞也得到缓解。

评估方法

评估考虑网络拥塞的资源分配策略的有效性有多种方法。常用的指标

包括：

*应用性能：测量应用延迟、带宽和吞吐量等关键性能指标。

*网络拥塞：测量网络延迟、丢包率和带宽利用率等指标。

*资源利用率：测量边缘节点上资源（例如CPU和内存）的利用率。

结论

考虑网络拥塞的资源分配策略对于优化边缘计算网络性能至关重要。

通过采用这些策略，可以最大化应用性能，最小化网络拥塞，并确保

用户获得最佳体验。随着边缘计算领域的持续发展，这些策略预计将

继续发挥关键作用，以确保网络效率和可靠性。

第六部分考虑异构资源的资源分配优化

关键词关键要点

资源异构化对分配的影响

1.异构资源具有不同的计算能力、存储容量、网络带宽等

特性，导致分配难度增加。

2.资源异构化使得资源利用效率降低，需要考虑不同类型

资源之间的互补性和协同作用。

3.异构资源需要采用不同的分配策略和算法，以充分利用

其各自优势，满足不同应用需求。

分布式资源分配

1.边缘计算环境中，资源分布在多个边缘节点，需要采用

分布式资源分配算法。

2.分布式资源分配涉及节点协作、信息共享和资源协调，

以实现全局最优分配。

3.分布式算法需要考虑网络延迟、资源异构性等因素，以

保证高效和可靠的分配。

考虑到异构资源的资源分配优化

在边缘计算环境中，异构资源的存在为资源分配优化带来了复杂性。

异构资源是指具有不同计算能力、存储容量、网络带宽和其他特性的

资源。考虑异构资源的资源分配优化旨在将任务分配到最合适的资源

上，以最大化系统性能并满足任务约束。

异构资源建模

异构资源可以根据其计算能力、存储容量、网络带宽和功耗等属性进

行建模。这些属性可以使用不同的度量单位（例如，CPU核数、内存

容量、千兆比特每秒）。

为了捕获资源的异构性，通常使用抽象资源模型。这些模型将资源抽

象为具有不同能力和特征的虚拟单位。例如，可以将计算能力建模为

虚拟CPU（vCPU）,存储容量建模为虚拟内存（vMem）,网络带宽建模

为虚拟网络带宽（vNet）。

资源分配策略

考虑到异构资源的资源分配策略的目标是将任务分配到最合适的资

源上，以实现以下目标：

*最大化系统性能：优化任务执行时间、吞吐量和响应时间。

*满足任务约束：确保任务对计算能力、存储容量、网络带宽和其他

资源的需求得到满足。

*优化资源利用率：减少资源浪费，提高资源效率。

常用的异构资源分配策略包括：

*贪婪算法：逐个任务分配，每次将任务分配到当前最合适的资源上。

*启发式算法：使用启发式规则和迭代方法来分配任务。

*优化算法：利用数学优化技术，例如线性规划或整数规划，来找到

最优分配方案。

优化目标

异构资源分配的优化目标通常是多目标的，包括：

*任务执行时间：任务从提交到完成所需的时间。

*资源利用率：资源被利用的时间百分比。

*功耗：系统消耗的总功耗。

这些目标通常相互竞争，因此需要权衡以找到最佳解决方案。

约束条件

资源分配必须满足以下约束条件：

*资源容量约束：每个资源的可用的容量有限。

*任务需求约束：每个任务对资源的需求必须得到满足。

*时延约束：某些任务可能对时延敏感，必须在特定时间限制内完成。

优化算法

为了解决异构资源分配优化问题，可以使用多种优化算法，包括：

*混合整数线性规划(MILP)：一种数学优化技术，用于解决包含整

数决策变量的线性规划问题。

*粒子群优化(PSO)：一种基于群体智能的启发式算法，其中粒子在

搜索空间中移动以寻找最优解。

*遗传算法(GA)：一种基于自然选择原则的启发式算法，其中候选

解通过选择、交叉和突变来进化。

案例研究

在边缘计算环境中，异构资源的资源分配优化已在多个领域得到应用,

包括：

*视频流优化：将视频流任务分配到最合适的边缘服务器，以最大化

视频质量并减少延迟。

*物联网设备管理：将物联网设备的管理任务分配到最合适的边缘网

关，以优化连接性和功耗。

*移动边缘计算：将移动设备的应用任务分配到最合适的边缘节点,

以减少延迟并提高用户体验。

结论

考虑到异构资源的资源分配优化是边缘计算环境中一项重要的任务。

通过利用抽象资源模型、优化算法和约束条件，可以将任务分配到最

合适的资源上，以最大化系统性能、满足任务需求并优化资源利用率。

随着边缘计算领域的发展，预计异构资源分配优化将变得更加重要,

以满足越来越复杂的应用和服务的需求。

第七部分实时任务调度与资源分配协同

关键词关键要点

【实时任务调度与资源分配

协同】1.协同优化目标定义：将任务调度和资源分配作为协同优

化问题，目标是同时最个化任务延时和资源利用率。

2.联合调度算法：设计联合调度算法，同时考虑任务特征、

资源可用性和边缘环境的动态性，以高效地分配和调度任

务。

3.基于预测的资源分配：利用预测技术预测未来任务需求

和资源可用性，为资源分配提供更准确和主动的决策依据。

任务优先级和资源需求理模

1.任务优先级建模：建立任务优先级模型，量化任务对延

时的敏感性，为任务调度提供优先级指导。

2.资源需求建模：构建资源需求模型，估计任务对不同资

源类型和数量的需求，为资源分配提供准确的依据。

3.自适应建模：设计自适应建模方法，以应对边壕环境的

动态性，实时更新模型以反映变化的任务特征和资源可用

性。

云端协同的资源分配

1.分布式资源管理：建立云端协同的分布式资源管理框架，

实现边缘节点和云端的资源统一管理和调度。

2.任务卸载决策：制定任务卸载决策机制，决定将任务留

在边缘节点还是卸载到云端，以优化整体系统性能。

3.资源动态调整：引入云端资源作为边缘节点的补充，实

现边缘节点资源的动态调整，以满足任务突发性需求。

资源分配算法设计

1.贪心算法：设计基于贪心策略的资源分配算法，在每个

分配决策中优先分配收益最大的任务，以快速获得近似最

优解。

2.启发式算法：利用启发式搜索技术，探索资源分配解空

间，以寻找更优化的解沃方案。

3.强化学习算法：采用强化学习算法，通过试错和奖励机

制学习最佳的资源分配策略，适应动态边缘环境。

系统性能评估

1.性能指标定义：定义边缘计算系统性能评估的指标，包

括任务延时、资源利用率、系统稳定性等。

2.仿真建模与实验：利用仿真建模和实际实验相结合的方

法，评估不同资源分配策略的性能表现。

3.比较分析：对比不同策略的性能差异，分析其优缺点，

并提出改进建议。

前沿趋势与未来展望

1.边缘计算原生资源分配：探索利用边缘计算原生技术，

如边缘存储和计算虚拟化，优化资源分配策略。

2.人工智能辅助资源分配：引入人工智能技术，增强资源

分配算法的决策能力，反对复杂多变的边缘环境。

3.资源分配安全与隐私:研究资源分配的安全和隐私问题，

设计保护敏感任务和数据的方法。

实时任务调度与资源分配协同

在边缘计算环境中，实时任务的有效调度和资源分配对于确保应用的

性能和可靠性至关重要。实时任务调度与资源分配协同的目标是在满

足任务时限要求的同时，优化资源利用率和能源效率。

协同调度和分配算法

已提出多种协同调度和分配算法来解决边缘计算中的实时任务调度

和资源分配问题。这些算法通常采用以下步骤：

1.实时任务调度：首先，调度算法根据任务的优先级、时限和资源

需求对任务进行优先级排序。常见的调度算法包括最短作业优先

(SJF)、最早截止日期优先(EDF)和率单调调度(RMS)o

2.资源分配：在任务调度之后，资源分配算法分配资源(例如，CPU、

内存和存储)给任务。常见的资源分配算法包括最大最小公平(Max-

MinFairness)、比例公平(ProportionalFairness)和水平延展

(HorizontalScaling)。

3.协同优化：协同优化阶段协调调度和分配算法，以同时满足任务

的时限要求和资源利用率目标。通过调整调度策略和资源分配参数,

协同优化算法可以找到调度和分配的最佳组合。

协同调度和分配的挑战

在边缘计算环境中实现协同调度和分配面临着一些挑战：

1.不确定性：边缘计算环境通常具有不确定的特征，例如动态任务

到达、网络延迟和资源波动。这些不确定性会给调度和分配算法带来

挑战。

2.异构性：边缘计算设