Abstract-För att möjliggöra låg-latency beräkningsintensiva applikationer för mobila användarutrustningar (Ues), beräkning offloading blir avgörande nödvändigt. Vi tar itu med problemet med avlastning i ett blandat dim- och molndatasystem, som består av en långsiktig evolutionsdriven (LTE-A) litencellsbaserad dimnod, ett kraftfullt molncenter, och en grupp UEs. Optimeringsproblemet är formulerat i en mixed-integer icke-linjär programmering problem, och genom en gemensam optimering av offloading beslutsfattande, beräkning resursallokering, resursblock (RB) tilldelning, och strömdistribution, den maximala fördröjningen bland alla UEs minimeras. På grund av dess blandade kombinator, föreslår vi en lågkomplexitet iterativ suboptimal algoritm som kallas BTFA-baserad gemensam beräkning offloading och resursalgoritm (FAJORA) för att lösa det. I FAJORA, först, avlastning beslut erhålls via binära skräddarsydda fyrverkerier algoritm; sedan beräknas resurser fördelas genom bisektion algoritm. Begränsat av upplänken LTE-A begränsningar, allokerar vi genomförbara RB mönster i stället för RBs, och sedan distribuerar sändningskraft bland RBs i varje mönster, där Lagrangian dual decomposition antas. Eftersom en UE kan tilldelas med flera genomförbara mönster, föreslår vi en ny heuristisk algoritm för varje UE för att extrahera det optimala mönstret från dess tilldelade mönster. Simuleringsresultat verifierar konvergensen av de föreslagna iterativa algoritmerna och uppvisar betydande resultatvinster jämfört med andra algoritmer.
Du och Al. REF undersökte det gemensamma optimeringsproblemet, inklusive avlastningssystem, resursfördelning och strömfördelning i ett blandat dim- och molndatasystem.
Enabling Low-Latency Applications in LTE-A Based Mixed Fog/Cloud Computing Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}