雾计算网络的分布式计算卸载框架
1. 引言
物联网（IoT）已成为实现智慧城市、智能工厂、智能物流和供应链等智能实用系统的重要组成部分。基于物联网的系统通过互联网协议连接所有设备，以交换大量数据并处理这些数据，从而创建智能服务和应用程序。然而，由于物联网设备的计算资源、网络、存储和能源有限，它们不足以执行所有计算任务，特别是那些数据量巨大且结构复杂的任务。
云计算是解决这一问题的重要方案，它提供强大的资源来高效完成任务。但对于一些对延迟敏感的物联网应用，基于云计算的解决方案并不总是能满足预期的服务质量（QoS）和用户体验质量（QoE）要求，这是因为物联网设备与远程云服务器之间的物理距离长、频谱资源稀缺以及网络连接不稳定。
为了解决这些问题，需要在物联网和云层之间集成雾计算，以代表云服务器处理和卸载大部分任务，使系统能够满足QoS和QoE要求。雾计算不仅能为终端用户提供类似云的服务，还有助于提高基于雾的系统的性能，如减少服务延迟和节省能源。
随着网络技术的发展，如5G及以后的网络，大量联网移动设备和终端用户对普适计算和广泛服务访问的需求不断增加。雾无线接入网（F - RANs）作为5G网络的一种有前景的演进架构应运而生，它与云无线接入网（C - RANs）一起提供普适计算服务，为满足各种基于5G的服务和应用的QoS要求提供了极大的灵活性。
然而，要实现雾计算网络（FCNs）的这些优势，需要有效的资源分配策略来执行任务卸载操作。设计有效的卸载策略面临诸多挑战，如计算设备的异构性和各种具有不同要求的计算任务。虽然文献中提出了大量集中式优化技术和算法来解决资源分配问题，但这些解决方案需要集中控制来收集全局系统信息，导致算法的开销和计算复杂度显著增加
