är ett framväxande paradigm som ger en kapillär distribution av molndatakapacitet till kanten av det trådlösa accessnätet, vilket möjliggör rika tjänster och applikationer i nära anslutning till slutanvändarna. I detta dokument beaktas ett MEC-aktiverat trådlöst nätverk med flera celler där varje basstation (BS) är utrustad med en MEC-server som hjälper mobila användare att utföra beräkningsintensiva uppgifter via avlastning av uppgifter. Problemet med gemensam aktivitet offloading och resursallokering studeras för att maximera användarnas aktivitet offloading vinster, vilket mäts med en viktad summa av minskningar i uppgiften slutförande tid och energiförbrukning. Det övervägda problemet är formulerat som ett blandat heltal ickelinjära program (MINLP) som innebär att gemensamt optimera uppgiften avlasta beslut, upplänk överföringskraft mobila användare, och datorresurser allokering på MEC-servrarna. På grund av problemets kombinatoriska natur är det svårt och opraktiskt att lösa för en optimal lösning för ett storskaligt nätverk. För att övervinna denna nackdel, föreslår vi att bryta ner det ursprungliga problemet i en resursallokering (RA) problem med fast aktivitet offloading beslut och en uppgift offloading (TO) problem som optimerar det optimala värdet funktion som motsvarar RA problemet. Vi tar itu med RA-problemet med hjälp av konvexa och kvasi-konvexa optimeringstekniker, och föreslår en ny heuristisk algoritm till TO-problemet som uppnår en suboptimal lösning i polynom tid. Simuleringsresultat visar att vår algoritm presterar nära den optimala lösningen och att den avsevärt förbättrar användarnas avlastning över traditionella tillvägagångssätt.
Tran m.fl. REF undersökte scenariot att en användarenhet täcks av flera kantservrar och optimerade avlastningsbeslut, överföringskraft och beräkningsresurs. Och en systemnyttofunktion består av den tid och energiförbrukning som bildas för att balansera tid och energi.
Joint Task Offloading and Resource Allocation for Multi-Server Mobile-Edge Computing Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}