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面向移动边缘计算的计算卸载优化策略研究的任务书
一、任务概述
随着移动互联网、物联网等技术的快速发展，移动终端设备的数量不断增加，移动端应用任务也变得越来越繁重。移动端的计算能力和存储能力相对有限，为了满足用户对高质量服务的需求，需要在移动端和云端之间进行计算卸载。在这种情况下，计算卸载的策略显得十分重要。为了提高计算卸载的效率，需要针对移动边缘计算场景下的特点进行优化，以满足用户对高质量服务的需求。
因此，本文将重点研究面向移动边缘计算的计算卸载优化策略，以提高计算卸载的效率和服务质量。
二、研究目的
本文旨在探索针对移动边缘计算场景下的计算卸载优化策略。具体地说，研究目的包括：
1.分析移动边缘计算场景的特点，明确优化策略的需求。
2.了解计算卸载的实现原理，分析计算卸载所面临的问题。
3.探索移动边缘计算场景下的优化策略，提出具体优化方案。
4.通过实验验证设计的优化方案所提高的计算卸载效率和服务质量。
三、研究内容
（一）研究背景
1.移动边缘计算简介
移动边缘计算是指将计算任务从云端迁移到边缘设备中，以提高计算效率和服务质量。移动边缘计算具有如下特点：
（1）低延迟：避免了远程传输的网络延迟。
（2）高带宽：利用边缘设备的宽带优势。
（3）分布式计算：通过边缘设备协同计算提高计算效率。
2.计算卸载简介
计算卸载是指将计算任务从移动设备卸载到云端或边缘设备中，以减轻设备的计算压力。计算卸载可以提高系统的性能和服务质量，但也存在一些问题：
（1）网络延迟：传输数据所需的时间。
（2）安全问题：数据传输和存储的安全性。
（3）计算资源调度问题：计算任务何时卸载和哪些资源可用。
（二）研究方法
1.系统调研
通过对现有移动边缘计算和计算卸载的研究成果进行国内外综述，分析移动边缘计算场景的特点，明确优化策略的需求。
2.系统设计
对计算卸载的实现原理进行分析，分析计算卸载所面临的问题，提出具体优化方案。
3.系统实现
根据系统设计方案，进行计算卸载的实验验证，对比实验数据，分析优化效果。
（三）研究方案
1.基于本地化存储的计算卸载策略
移动端设备上的数据可以通过本地化存储方式缓存到边缘设备中，当需要计算时，可以将计算任务发送到边缘设备中进行处理，这样可以减轻移动设备的计算负担，同时也减少了网络延迟。
2.基于任务迁移的计算卸载策略
当移动设备无法满足任务计算的需求时，可以将计算任务迁移到边缘设备或云端，这样可以保证任务的顺利进行，但是需要考虑传输数据所需的时间和数据的安全性。
3.基于资源调度的计算卸载策略
将计算任务卸载到哪些资源上，涉及到计算资源的调度问题，需要根据任务计算要求、设备能力和资源利用率等因素进行动态调度，以保证任务计算的效率和资源的充分利用。
四、研究成果
1.了解了移动边缘计算和计算卸载技术的相关理论。
2.分析了移动边缘计算场景下计算卸载存在的问题和优化需求。
3.提出了面向移动边缘计算的计算卸载优化策略，包括基于本地化存储、基于任务迁移和基于资源调度的策略。
4.进行了实验验证，分析了优化方案的效果，并对比了不同方案的优缺点。
五、研究难点
1.移动设备上的计算资源和存储资源有限，如何在保证服务质量的同时，将计算任务卸载到边缘设备或云端上。
2.如何确定计算任务何时卸载以及卸载到哪些资源上，涉及到资源调度问题。
3.如何保证数据的安全性和隐私性。
六、论文结构
1.绪论
简要介绍移动边缘计算和计算卸载技术的相关背景，明确研究目的和意义。
2.相关技术
介绍移动边缘计算和计算卸载相关理论和研究成果。
3.移动边缘计算场景下的计算卸载需求分析
分析移动边缘计算场景下计算卸载存在的问题和优化需求。
4.面向移动边缘计算的计算卸载优化策略
提出基于本地化存储、基于任务迁移和基于资源调度的计算卸载优化方案。
5.系统设计和实现
对提出的计算卸载优化方案进行系统设计和实现。
6.实验验证
对系统实现进行实验验证，并进行实验分析。
7.结论与展望
研究结论总结和展望。