导　　师： 武继刚

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 广东工业大学

摘　　要： 随着移动云计算技术的不断发展，移动应用从云服务中心获取到的服务也变得越来越丰富。在传统移动云计算架构中，由于云服务中心与用户的距离较远导致移动应用从云服务中心获取服务的延迟变得越来越高。之后，人们采用微云技术解决移动应用计算任务上传到云服务中心过程中产生高延迟的问题。因此，在一个无线大都市城域网络中，如何合理地部署微云对于降低移动用户获取服务的延迟和节约服务提供商运营维护成本至关重要。目前已有的方法多针对微云部署方案以及分配用户请求开展研究，对于如何减少网络中微云的部署数量并满足移动用户的服务延迟需求的研究依然较少。　　本课题对无线大都市城域网中保证服务质量的微云部署问题进行了研究，根据研究目标的不同本文首先将问题分为保证用户体验下的微云放置问题(QualityOfExperienceOrientedCloudletPlacementProblem,QOECP)和延迟约束情况下最优化微云部署和用户请求分配问题(DelayBoundedOptimalCloudletPlacementanduserassociationproblem,DBOCP)。对于QOECP问题本文分别在微云容量未给定以及给定的两种情况下对问题进行研究，针对微云容量未给定情况的QOECP问题本文提出一种聚类算法(MinimizeDelayClusteringAlgorithm,MDC)通过聚类的思想对问题进行求解，针对微云容量给定情况的QOECP问题本文提出了一种启发式算法(MinimizeDelayEfficientHeuristicAlgorithm,MDE)通过减少对无线接入节点重复排序的方式提高了问题的求解效率。　　之后，对于DBOCP问题本文先将问题公式化描述为整数规划问题并证明该问题为NP难解问题，由于线性规划问题的求解效率较差不适用于大规模网络中问题的求解,针对微云容量未给定情况的DBOCP问题本文提出了一种最小K聚类算法(MinimizeKclusteringAlgorithm,MKC)通过迭代聚类的方式自动确定最少使

关 键 词： 微云放置 降低请求延迟 移动云计算 启发式算法 聚类算法