文摘优化模型驱动的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)网络任务卸载与迁移策略研究基于物联网设备激增和5G技术推广的背景展开。MEC通过将计算资源迁移至网络边缘,显著降低数据传输延迟和云端压力。为此,提出一系列任务卸载与迁移策略,并通过性能评估验证其效果。实验结果表明,所提策略在典型应用场景中显著优化了关键性能指标:延迟降低约25%,能耗减少30%,任务吞吐量提升20%。具体优化包括:动态资源调度实现负载均衡,改进卸载效率;基于QoS(Qua-lity of Service)保障的迁移机制确保服务稳定性;跨层优化设计提升多任务协作能力。此外,通过机器学习预测技术,动态适应网络波动,提高系统灵活性。研究结论指出,优化模型在确保资源高效分配和任务实时性方面具备突出优势,提升了MEC网络的服务质量和用户体验。策略可广泛适用于异构网络和动态环境,具备进一步拓展的潜力。
