基于移动边缘计算的资源联合优化算法研究文献综述

移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC）作为一种新兴的计算范式，将计算和存储资源从云端迁移到网络边缘，为用户提供低时延、高带宽和可靠性计算服务。

然而，由于边缘资源有限且用户需求多样，如何高效地进行资源分配成为MEC系统面临的关键挑战。

资源联合优化旨在通过协调和优化计算、通信和存储等多种资源，最大化系统性能。

本文首先概述移动边缘计算和资源联合优化的概念，阐述其研究意义；然后，分析现有资源联合优化算法，从算法设计目标、优化方法和应用场景等方面进行综述；接着，探讨现有算法的优缺点，并展望未来研究方向。

关键词：移动边缘计算；资源联合优化；计算卸载；资源分配；算法研究

随着物联网、5G等技术的快速发展，移动设备数量激增，用户对计算密集型和时延敏感型应用的需求日益增长。

传统的云计算模式由于其集中式架构和较长的网络传输距离，难以满足日益增长的计算需求和低时延要求。

移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC）作为一种新兴的计算范式应运而生。

MEC将计算和存储资源从云端迁移到网络边缘，为用户提供低时延、高带宽和可靠性计算服务，有效解决了云计算模式面临的挑战。

资源联合优化是MEC系统高效运行的关键技术之一。