摘要
移动感知和边缘计算的融合为实时数据处理和资源优化提供了新的机遇。
然而，由于移动设备资源受限和边缘环境动态性，如何在保障服务质量的同时高效分配和预留资源成为一项关键挑战。
本文首先概述了移动感知和边缘计算的基本概念，并分析了资源预留问题的重要性。
然后，对现有的资源预留方法进行了分类和综述，包括基于预测、基于拍卖机制和基于深度强化学习的方法，并分析了它们的优缺点。
最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来研究方向，例如：多目标优化、安全性保障和用户隐私保护等。
关键词：边缘计算；移动感知；资源预留；深度强化学习；拍卖机制
随着移动设备的普及和物联网的快速发展，海量的感知数据不断产生，对数据处理的实时性和效率提出了更高的要求。
传统云计算模式下，数据需要上传至集中式云服务器进行处理，存在延迟高、带宽占用大等问题，难以满足实时性需求。
边缘计算作为一种新兴的计算范式，将计算和存储资源部署在网络边缘，靠近数据源，能够有效降低延迟、节省带宽，为移动感知应用提供了新的解决方案[1-2]。
移动感知是指利用移动设备上的传感器感知周围环境信息，例如位置、温度、湿度等，并通过网络传输至边缘服务器进行处理和分析[3-4]。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
