1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和物联网技术的快速发展，各种新型移动设备和应用场景层出不穷，对计算资源的需求呈指数级增长。
然而，传统的云计算模式由于其集中式的架构和较长的传输距离，难以满足移动设备对低延迟、高带宽和实时计算的需求。
为了解决这一挑战，移动边缘计算（MEC）应运而生，它将计算和存储资源部署在网络边缘，靠近数据源，从而减少数据传输延迟，提高计算效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，移动边缘计算作为一种新兴的计算范式，受到了学术界和工业界的广泛关注。
延迟和计算力作为移动边缘计算系统中的两个关键性能指标，一直是研究的热点。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕移动边缘计算中延迟和计算力分析展开，主要内容包括以下几个方面：
1.移动边缘计算系统模型:首先，构建一个通用的移动边缘计算系统模型，包括移动设备、边缘服务器、网络环境等关键要素。
2.延迟和计算力指标分析:定义并分析移动边缘计算系统中的关键性能指标，包括任务处理延迟、数据传输延迟、计算资源利用率、系统吞吐量等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法，逐步推进研究工作：
1.理论分析阶段：深入研究移动边缘计算系统的体系架构、关键技术和应用场景，分析延迟和计算力的影响因素和相互关系。
研究现有的延迟优化策略和计算力提升方案，分析其优缺点和适用范围。
阅读相关文献，跟踪国内外最新研究动态，为研究方案的设计提供理论基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种综合考虑延迟和计算力的移动边缘计算系统性能优化方案。
2.研究基于机器学习的延迟预测和计算资源分配方法，实现智能化的资源管理和调度。
3.设计一种低延迟、高计算力的移动边缘计算系统架构，并进行原型实现和性能测试。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]陈杰,王尚广,王文博,等.移动边缘计算中任务卸载及资源分配研究综述[J].软件学报,2020,31(04):913-948.
[2]刘浩,段海涛,王磊,等.面向工业物联网的移动边缘计算资源分配研究综述[J].计算机研究与发展,2021,58(02):257-277.
[3]周旺,张鹏,王怀光,等.基于移动边缘计算的任务卸载和资源分配联合优化[J].计算机学报,2021,44(12):2667-2687.
以上是毕业论文开题报告，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。
