我校软件工程学院王倩倩老师在物联网领域SCI一区Top期刊《IEEE Internet OF Things Journal》(2024, Volume 11, pp 13257)发表题为《Device-Specific QoE Enhancement Through Joint Communication and Computation Resource Scheduling in Edge-Assisted IoT Systems》(DOI: 10.1109/JIOT.2023.3332401)的学术论文。该论文第一作者为金陵科技学院软件工程学院王倩倩老师，金陵科技学院为第一署名单位。

随着5G/6G通信技术与边缘计算的深度融合，物联网应用已广泛应用于医疗健康、智慧城市和工业自动化等领域。然而，海量异构设备的接入、有限的网络资源以及动态变化的网络环境，使得传统资源调度方法难以满足多样化物联网应用的性能需求。

针对这一挑战，本文首先构建了基于体验质量（Quality of Experience，QoE）的三层评估体系，首次实现"网络资源-服务质量-用户体验"的通用映射，突破了现有技术大多采用统一性能指标作为优化目标，无法有效评估不同应用间的需求差异的局限。其次，本文提出了分阶段的资源智能调度方案，通过联合优化物联网中的通信资源和计算资源以满足不同应用的差异性需求。具体而言，在第一阶段，考虑异构设备资源受限的本质，提出了一种轻量级分布式调度算法，为每个物联网设备优化其本地资源；在第二阶段，考虑到网络的动态特性，提出了一种基于近端政策优化算法的在线智能资源调度方案，为边缘系统实现了满足不同物联网应用的资源联合优化。实验结果表明，本文提出的分阶段的资源智能调度方案首先保障了算法的收敛性和稳定性，并且，满足了动态网络条件下的不同物联网应用的QoE保障，实现了网络资源的有效调度。

该研究工作得到了国家自然科学基金重点项目（92067201）、面上项目（62071252）、江苏省重点研发计划（BE2022068-2）、江苏省高校自然科学基础研究重大项目（22KJA520002）的资助。