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摘要
摘要
近年来随着网络科技的快速发展，移动边缘计算因其优异的计算能力和快
速的部署能力，被广泛的应用于各种物联网场景中。同时各种新型应用层出不
穷，如导航、视频处理、人脸识别和无人驾驶。这些应用具有的计算密集性、时
延敏感性、用户动态移动性等特点对传统的边缘计算网络提出了新一轮的挑战。
如何提高边缘计算的灵活性、边缘计算设备服务拓展性以及优化计算卸载策略
成为了提高边缘计算用户服务质量的关键。然而，传统的基于数学规划的
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