ABSTRACT Energieffektivitet är ett grundläggande problem på grund av att många uppgifter utförs på mobila enheter med begränsade resurser. Mobile cloud computing (MCC)-teknik kan avlasta beräkningsintensiva uppgifter från mobila enheter till kraftfulla molnservrar, vilket avsevärt kan minska energiförbrukningen hos mobila enheter och därmed förbättra deras kapacitet. I MCC överför mobila enheter data via den trådlösa kanalen. Eftersom kanalens tillstånd är dynamiskt kommer dock avlastning med låg överföringshastighet att leda till ett allvarligt slöseri med tid och energi, vilket ytterligare försämrar kvaliteten på tjänsten (QoS). För att ta itu med detta problem föreslår detta dokument en energieffektiv och deadline-medveten uppgift offloading strategi baserat på kanalen begränsning, med målet att minimera energiförbrukningen av mobila enheter samtidigt som de tidsfrister begränsningar mobila moln arbetsflöden. Specifikt formulerar vi först en uppgift som avlastar beslutsmodell som kombinerar kanaltillståndet med uppgiftsattribut som arbetsbelastning och storleken på dataöverföringen för att avgöra om uppgiften behöver avlastas eller inte. Efteråt använder vi den till en ny adaptiv tröghet vikt-baserad partikel svärm optimering (NAIWPSO) algoritm för att skapa vår kanal begränsning-baserad strategi (CC-NAIWPSO), som kan få en nästan optimal avlastningsplan som kan förbruka mindre energi samtidigt som deadlines. De experimentella resultaten visar att vår föreslagna avlastningsstrategi kan överträffa andra strategier när det gäller energiförbrukningen hos mobila enheter, körningstiden för mobila molnarbetsflöden och algoritmernas körtid. INDEX TERMS Mobile cloud computing, avlastning av uppgifter, kanalbegränsning, energiförbrukning.
I REF, Wang et al. föreslog en energieffektiv och deadline-medveten uppgift offloading strategi baserat på kanalen begränsning, med målet att minimera energiförbrukningen av mobila enheter samtidigt som deadline begränsningar mobila moln arbetsflöden De använde en adaptiv tröghet viktbaserad partikel svärm optimering för att lösa optimeringsproblem.
An Energy-Efficient and Deadline-Aware Task Offloading Strategy Based on Channel Constraint for Mobile Cloud Workflows
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}