Abstract-Mobile-edge computing (MEC) framträder som ett lovande paradigm för att förbättra kvaliteten på beräkningsupplevelsen för mobila enheter. Ändå, utformningen av beräkning uppgift schemaläggning politik för MEC system oundvikligen möter en utmanande två-tids stokastisk optimering problem. I den större tidsskalan bör man särskilt besluta om man ska utföra en uppgift lokalt på den mobila enheten eller om man ska avlasta en uppgift till MEC-servern för molndata, medan överföringspolicyn för uppgiftsinmatningsdata i den mindre tidsskalan bör anpassas till kanalsidans information. I detta dokument antar vi en Markov-beslutsprocess för att hantera detta problem, där beräkningsuppgifterna är schemalagda baserat på kötillståndet för uppgiftsbufferten, genomförandetillståndet för den lokala bearbetningsenheten samt överföringsenhetens tillstånd. Genom att analysera den genomsnittliga fördröjningen av varje uppgift och den genomsnittliga strömförbrukningen hos den mobila enheten, formulerar vi ett energibegränsat fördröjningsminimeringsproblem, och föreslår en effektiv endimensionell sökalgoritm för att hitta den optimala schemaläggningspolicyn för uppgiften. Simuleringsresultat tillhandahålls för att visa förmågan hos den föreslagna optimala stokastiska strategin för schemaläggning av uppgifter för att uppnå en kortare genomsnittlig fördröjning av genomförandet jämfört med baslinjepolitiken.
I REF föreslogs en policy för tidsoptimalt stokastiskt schemaläggning av uppgifter för MEC-system med en enda användare på grundval av beslutsförfarandet i Markov.
Delay-Optimal Computation Task Scheduling for Mobile-Edge Computing Systems
{'venue': '2016 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT)', 'journal': '2016 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}