ABSTRACT Cloudlet är ett nytt paradigm inom mobila molntjänster för att tillhandahålla resurser till närliggande mobila användare via trådlösa en-hop-anslutningar. I detta dokument utnyttjar vi den sociala bindningsstrukturen bland mobila användare för att uppnå ömsesidigt fördelaktiga beräkningar utanför beslutsfattandet och därmed förbättra den systemomfattande prestandan. Med hjälp av en social grupp verktyg maximization (SGUM) ram, vi kastar användares beslut om huruvida att avlasta eller inte som en socialt medveten beräkning offloading spel (COG). Vi studerar den SGUM-baserade COG för både starka och svaga informationsfall. För det starka informationsfallet, där varje användare har kunskap om andra användares handlingar och den perfekta observationen av dess uppnådda sociala gruppnytta, visar vi att det finns en socialt medveten Nash-jämvikt (SNE). Vi utformar sedan en distribuerad algoritm för att uppnå SNE och kvantifiera dess prestandagap med avseende på den sociala optimala lösningen. För den svaga information fall, där varje användare inte har kännedom om andra användares åtgärder och observerar en buller-korrupted social grupp verktyg, utvecklar vi en distribuerad förstärkning lärande algoritm, som visas att konvergera nästan säkert till en -SNE. De numeriska resultaten visar att avlastningsprestandan kan förbättras avsevärt genom att utnyttja de sociala banden mellan användarna.
För att förbättra den systemomfattande prestandan föreslogs i litteraturen REF att man skulle maximera användningen av den sociala bindningsstrukturen bland mobila användare för att uppnå ömsesidigt fördelaktiga compu-tation offloading beslutsfattande.
When Social Network Meets Mobile Cloud: A Social Group Utility Approach for Optimizing Computation Offloading in Cloudlet
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}