Som ett framväxande och lovande datorparadigm på sakernas Internet (IoT), kan kan kant computing avsevärt minska energiförbrukningen och förbättra beräkningskapaciteten för resursbegränsade IoT-enheter. Avlastning av beräkningar har på senare tid fått stor uppmärksamhet när det gäller avancerade datorsystem. Många befintliga studier har undersökt problemet med avlastning av beräkning med oberoende datoruppgifter. På grund av beroendet av inter-task i olika enheter som ofta händer i IoT-system, är dock att uppnå energieffektiv beräkning offloading beslut fortfarande ett utmanande problem. I den här artikeln introduceras ett moln-assisterat edge computing-ramverk med ett tredelat nätverk i en IoT-miljö. Inom denna ram, vi först formulerade en energikonsumtion minimering problem som ett blandat heltal programmering problem med tanke på två begränsningar, uppgift-beroende krav och slutförandet tidsfristen för IoT-tjänsten. För att ta itu med detta problem, föreslog vi sedan en energieffektiv Collaborative Task Computation Offloading (ECTCO) algoritm baserad på en semidefinit avkoppling och stokastisk kartläggning metod för att få strategier för uppgifter beräkning offloading för IoT-sensorer. Simuleringsresultat visade att det moln-assisterade edge computing-ramverket var genomförbart och att den föreslagna ECTCO-algoritmen effektivt kunde minska energikostnaden för IoT-sensorer.
Liu m.fl. REF optimerad IoT strömförbrukning av IoT sensorer i en systemmodell som inkluderade en MEC-server och en fjärr molnserver genom att ta itu med inter-task beroende och slutförandet av en IoT-tjänst.
Energy-Efficient Collaborative Task Computation Offloading in Cloud-Assisted Edge Computing for IoT Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}