移动边缘计算改变了4G系统中网络和业务分离的状态，通过对传统无线网络增加MEC平台网元，将业务平台（包含内容、服务、应用）下沉到移动网络边缘，为移动用户提供计算和数据存储服务。MEC平台的具体部署方式主要分为两类，包括宏基站场景的部署以及小小区基站场景的部署。（1）宏基站场景部署一般来说，基站的服务范围较广，服务用户较多，且宏基站本身具备一定的计算和存储能力，故MEC在宏基站场景的部署主要为将MEC平台直接嵌入到宏基站的方式。拥有MEC功能的宏基站能够降低网络时延、获取业务的上下文信息并且能很好的支持室外的大区域范围的各类垂直行业应用，车联网、智慧城市等等。（2）小小区基站场景部署考虑到小小区

遗传基因算法matlab代码MEC论文的实施 LODCO算法 LODCO Algorithm是论文“使用能量收集设备进行移动边缘计算的动态计算LODCO Algorithm ”中提出的算法，可以在中找到。 相应的MATLAB代码为LODCO.m 。 基于LODCO的贪婪算法 LODCO-Based Greedy Algorithm是论文“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的执行成本和公平性优化”中提出的算法，可在上找到。 相应的MATLAB代码为LODCO_based_Greedy.m 。 基于LODCO的epsilon-Greedy算法 LODCO-Based epsilon-Greedy Algorithm是论文“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的执行成本和公平性优化”中提出的算法，可在上找到。 相应的MATLAB代码为LODCO_based_e_Greedy.m 。 基于贪心策略的基于LODCO的遗传算法 LODCO-Based Genetic Algorithm with Greedy Policy是论文“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的QoE意识

我们从时代发展的角度来试图窥探一下“快”趋势发展的必然性，在被数字化席卷的今天，人们的生活节奏越来越快，数据还是最有价值的东西吗？其实不然。最有价值的东西，在我看来应该是注意力。如何能极大程度地锁定人们的注意力，除了内容本身上的优势，我认为关键还是在于“快”。简单的举个例子，就看视频而言，有研究表明一旦开始播放前的等待时间超过五秒，将很难再留住用户。倘若观看视频的期间再出现几次讨厌的卡顿，用户对于视频的兴趣甚至对于播放平台的好感度将会急剧下降。反过来，从竞争的角度来看，正所谓“天下武功，唯快不破”，只有在“快”上做到游刃有余，才能不被时代的浪潮拍在沙滩上。从这个角度来看，MEC的出现正是

移动边缘计算(MEC)技术发展趋势.pdf

移动边缘计算改变了4G系统中网络和业务分离的状态，通过对传统无线网络增加MEC平台网元，将业务平台（包含内容、服务、应用）下沉到移动网络边缘，为移动用户提供计算和数据存储服务。MEC平台的具体部署方式主要分为两类，包括宏基站场景的部署以及小小区基站场景的部署。 （1）宏基站场景部署 一般来说，基站的服务范围较广，服务用户较多，且宏基站本身具备一定的计算和存储能力，故MEC在宏基站场景的部署主要为将MEC平台直接嵌入到宏基