ABSTRACT Den snabba utvecklingen av sakernas Internet ger upphov till uppkomsten av fördröjningskänsliga och beräkningsintensiva tillämpningar. På grund av den inneboende långa fördröjningen av molntjänster och de begränsade resurserna vid slutenheter, anses mobila kantdatorer vara ett lovande tillvägagångssätt för att uppfylla det stränga fördröjningskravet för sådana krävande applikationer. För att hantera den massiva anslutningen av Internet of Things, 5G-nätverket flyttas mot heterogen arkitektur, där varje slutenhet kan komma åt mer än en kant server (t.ex., basstationer och åtkomstpunkter). I närvaro av flera kantservrar undersöker detta papper det intressanta problemet med hur man kan utnyttja de heterogena beräkningsresurserna vid nätverkskanten för att uppnå bästa energieffektivitet bland flera slutenheter samtidigt som de uppfyller sina fördröjningskrav. Vi studerar en beräkning offloading management problem genom att gemensamt överväga heterogena beräkningsresurser, latens krav, strömförbrukning vid slutenheter, och kanaltillstånd. Det formulerade energiminimering problemet faller in i kategorin blandade-integer och icke-linjära program. För att lösa det effektivt delar vi upp det ursprungliga problemet i två delproblem och föreslår en iterativ lösningsram för att lösa en strategi för fördelning av överföringseffekt och beräkning av avlastningssystem. Genom simuleringsresultat visar vi att den föreslagna lösningen är konkurrenskraftig jämfört med den optimala lösningen. Dessutom utnyttjar vi de optimala lösningarna för att analysera effekterna av beräkningsresursfördelning på energiförbrukning och beräkning av avlastningsbeslut. Energieffektivitet, sakernas Internet, mobila kantdatorer, avlastning.
Författarna i REF föreslog en iterativ algoritm med låg komplexitet genom att gemensamt överväga heterogena beräkningsresurser och energiallokering för att minimera energiförbrukningen hos enheter.
Energy-Aware Mobile Edge Computation Offloading for IoT Over Heterogenous Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}