Abstract-Task antagning är avgörande för att fördröja känsliga applikationer i mobila edge computing, men är tekniskt utmanande på grund av sin kombinatoriska blandad natur och därmed begränsad skalbarhet. Vi föreslår en asymptotiskt optimal strategi för inlämning av uppgifter som kan garantera arbetsförseningar och uppnå (1 − )-uppskattning av den beräkningsmässigt oöverkomliga maximala energibesparingen vid en tid-komplexitet linjärt skalning med enheter. är linjär till kvantiseringsintervall av energi. Den viktigaste idén är att omvandla det blandade heltal programmering av uppgift antagning till ett heltal programmering (IP) problem med den optimala understrukturen genom att förhandsanmäla resurs-återtränade enheter. En annan viktig aspekt är en ny kvantiserad dynamisk programmeringsalgoritm som vi utvecklar för att utnyttja den optimala understrukturen och lösa IP. Kvantiseringsintervallet för energi är optimerat för att uppnå en [O(), O(1/)]-avräkning mellan algoritmens optimalitetsförlust och tidskomplexitet. Simuleringar visar att vår strategi på ett dramatiskt sätt kan öka skalbarheten av uppgiftsintag till en marginell kostnad för extra energi, jämfört med den optimala grenen och bundna metoden, och kan effektivt implementeras för online-programmering.
Metoden garanterade tids komplexiteten i arbetsförseningar och den maximala energibesparingen vid en [O( ), O( 1 )]avveckling REF.
Energy-Efficient Admission of Delay-Sensitive Tasks for Mobile Edge Computing
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}