ABSTRACT Mobile edge computing (MEC) som tillhandahåller informationsteknik och molndatafunktioner inom radioaccessnätet är en ny teknik i femte generationens nät. MEC kan utöka beräkningskapaciteten för smarta mobila enheter (SMD) och spara SMD:s energiförbrukning genom att migrera den beräkningsintensiva uppgiften till MEC-servern. I det här dokumentet anser vi att det finns ett MEC-system med flera användare, där flera SMD-enheter begär avlastning av beräkning till en MEC-server. För att minimera energiförbrukningen på SMD optimerar vi gemensamt avlastningen av val, tilldelning av radioresurser och den beräkningsmässiga resurstilldelningen på ett samordnat sätt. Vi formulerar energiförbrukningen minimering problem som en blandad interger ickelinjär programmering (MINLP) problem, som är föremål för specifika tillämpning latency begränsningar. För att lösa problemet föreslår vi en omformuleringslinjärisering-teknik-baserad Branch-and-Bound (RLTBB) metod, som kan få det optimala resultatet eller ett suboptimalt resultat genom att ställa in upplösningsnoggrannheten. Med tanke på komplexiteten i RTLBB kan vi inte garantera att vi även utformar en Gini koefficientbaserad girig heuristisk (GCGH) för att lösa MINLP-problemet i polynomisk komplexitet genom att försämra MINLP-problemet i konvexa problem. Många simuleringsresultat visar energibesparande förbättringar av RLTBB och GCGH.
I REF undersöktes beräkningsavlastningen i ett MEC-system med flera MEs av Zhao et al. De försökte också minimera energiförbrukningen av MD genom att optimera både radio- och beräkningsresurser.
Energy-Saving Offloading by Jointly Allocating Radio and Computational Resources for Mobile Edge Computing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}