本文提出了一种网络感知分布式学习优化方法，使设备在成本和效益之间进行数据传输和处理决策，并通过测试数据集证明算法能够显著提高网络资源利用效率，同时不损害模型学习准确性。

Apr, 2020

针对雾计算中存在的不确定性，本文提出了一种在混合雾 - 云架构下，考虑到邻近雾节点到达过程的阈值算法来选择邻居节点，并通过任务分配优化减少延迟的在线优化框架，在不同的网络设置下成功地减少了 19.25% 的延迟，有效地解决了雾节点形成和任务分配问题。

Oct, 2017

研究了在延迟和可靠性限制下，在雾计算网络中分配和主动缓存计算任务的基本问题，提出了一种聚类方法来对空间上的用户设备进行分组，并将它们的任务分发到服务云，通过主动缓存计算结果来最小化计算延迟。模拟结果表明，相比基线方案，该方案可以保证可靠计算，其减少了高达 91％的计算延迟。

Apr, 2017

本文介绍一种叫做 Edge-Fog Cloud 的架构，它利用 LPCF 方法将处理任务分配到云资源网络中，以实现最优的处理时间和尽量少的网络成本。

Feb, 2017

本文回顾了 Vefn 中任务卸载的现有技术，并阐述了车辆的高移动性既是时限约束的障碍，也可助于延迟表现。文章进一步探讨了机器学习和编码计算作为关键的支持技术，并提供案例以演示如何在变化的 Vefn 环境中适应学习算法，并利用车辆的移动性来实现任务卸载和任务复制。

Feb, 2019

本文研究了雾计算系统，在其中云数据中心可以通过在广泛的地理区域部署大量的雾节点来补充。我们提出了动态网络切片的概念，其中区域编排器协调本地雾节点之间的工作负载分配，为支持具有一定服务质量（QoS）保证的特定类型的服务提供能源和计算资源的划分 / 切片。每个切片分配给每个节点的资源可以根据服务需求和能源供应情况进行动态调整。我们通过开发随机重叠联盟形成游戏来调查在能量波动和工作负载到达过程下雾节点之间的分布式合作和联合网络切片。我们发现允许雾节点对其他节点的未知状态和私人信息维护信念函数可以提高雾计算网络的整体处理能力。提出了一种基于信念状态部分可观察马尔科夫决策过程（B-POMDP）的算法，以在所有雾节点中实现最优资源切片结构。我们描述了如何在 3GPP 网络共享架构内实现我们提出的动态网络切片，并使用都柏林市部署了超过 200 个 BS 的真实蜂窝系统的真实 BS 位置数据评估了我们提出的框架的性能。我们的数值结果显示，即使每个雾节点只能与最近邻协调，也可以在某些情况下将由雾节点处理的总工作负载几乎增加一倍。

Jan, 2020

本文提供了一个框架，用于联合优化在 FAP 和移动终端之间的射频和计算资源利用，以在能量和延迟之间实现权衡。最终得到了最优通信策略和计算负载分配，同时也确定了总体或无偏移的最优条件，并在无延迟约束的情况下分析了总消耗能源的最小化。

May, 2014

在本文中，我们提出并评估了三种分布式遗传算法（GA）设计，用于雾计算中的资源优化问题，其设计基于 GA 在雾设备本身中的执行，以应对约束资源和设备广泛地理分布等特定问题。通过利用 NSGA-II 实施了基准案例，在优化雾服务部署问题的特定领域指导下，对这三种分布式设计进行了比较评估。结果表明，最低分布度的设计在保持目标空间集中存储的同时，实现了与传统方法相当的解决方案质量但产生了更高的网络负载。第二种设计完全分配了种群给工作节点，减少了网络开销，但在解决方案多样性方面表现较差，同时在优化目标最小化方面仍具有足够好的结果。最后，使用分布式种群且仅在相邻工作节点之间交换解决方案的提议实现了最低的网络负载，但解决方案质量受到了影响。

Jun, 2024

本研究针对未来雾计算系统，提出了一种基于学习的车联网移交优化方案，利用机器学习算法学习车辆与雾节点的互动，运用神经网络预测给定位置和时间的正确雾节点，以及实现了一种双层堆叠的循环神经网络，可以学习处理请求的高延时服务，用于创建智能请求路由机制，优化服务中断并预测低覆盖区域，其测试集准确率达到 99.2%。

Dec, 2018

本文提出了一种基于强化学习的资源管理算法，用于将可再生能源纳入移动边缘计算中，在动态负载卸载和边缘服务器供应方面实现最优策略，以最小化系统成本和延迟，并通过模拟结果验证了算法的有效性。

Mar, 2017