Resursbegränsningen av multi-access edge computing (MEC) är en av de viktigaste frågorna för att tillhandahålla datatjänster med hög tillförlitlighet för Internet of Things (IoT)-enheter. Dessutom, med den kraftiga ökningen av uppgiftsförfrågningar från IoT-enheter, kräver kravet på beräkningsuppgifter dynamisk skalbarhet samtidigt som potentialen att avlasta uppgifter till mobila volontärnoder (MVN). Vi föreslår därför ett skalbart MEC-paradigm (SVMEC), som inte bara kan minska resursbegränsningen för MEC utan också förbättra skalbarheten hos datortjänster för IoT-enheter och minska kostnaderna för att använda datorresurser. I SVMEC-paradigmet kan en MEC-leverantör utföra sina användares uppgifter genom att välja ett av tre sätt: (i) Gör sig själv på lokal MEC, (ii) avlasta till fjärrmolnet och (iii) avlasta till MVN. Vi formulerar problemet med gemensamt nodval och resursfördelning som en blandad Integer Ickelinjär programmering (MINLP) problem, vars främsta mål är att minimera den totala beräkningen overhead i termer av den viktade summan av uppgiften slutföra tid och monetära kostnader för att använda datorresurser. För att lösa det, vi antar alternativa optimeringstekniker genom att sönderdela det ursprungliga problemet i två sub-problem: Resurstilldelning sub-problem och nod urval sub-problem. Simuleringsresultat visar att vårt föreslagna system överträffar de befintliga systemen när det gäller de totala omkostnaderna för beräkning.
Qui m.fl. I REF studerades uppgiften att avlasta till en MEC-server för att utöka resurskapaciteten genom att anställa resurser från molndataresurser och fordonsnoder för att minimera de totala datoromkostnaderna, inklusive latens och monetära kostnader, för att använda datorresurser.
Joint Node Selection and Resource Allocation for Task Offloading in Scalable Vehicle-Assisted Multi-Access Edge Computing
{'venue': 'Symmetry', 'journal': 'Symmetry', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}