Abstract-Fog datorsystem är en framväxande arkitektur för att tillhandahålla datorer, lagring, kontroll och nätverkskapacitet för att förverkliga Internet of Things. I dimdatasystemet kan de mobila enheterna (MDs) avlasta sina data eller beräkna dyra uppgifter till dimman noden inom sin närhet, i stället för avlägsna moln. Även om avlastning kan minska energiförbrukningen hos MDs, kan det också medföra en större fördröjning i utförandet, inklusive överföringstid mellan MDs och dimma / molnservrar, och vänta och utförandetid på servrarna. Därför är det viktigt med forskning för att balansera energiförbrukningen och fördröja prestandan. Dessutom, baserat på energiförbrukningen och fördröjningen, hur man utformar en kostnadsmodell för MD att njuta av dimma och molntjänster är också viktigt. I den här artikeln använder vi oss av köteori för att få till stånd en grundlig undersökning av energiförbrukningen, förseningar i genomförandet och betalningskostnader för avlastningsprocesser i ett dimdatasystem. Specifikt, tre kömodeller tillämpas, respektive på MD, dimma, och moln centra, och datahastighet och strömförbrukning för den trådlösa länken beaktas uttryckligen. Baserat på den teoretiska analysen är ett multiobjektivt optimeringsproblem formulerat med ett gemensamt mål att minimera energiförbrukningen, förseningar i genomförandet och betalningskostnader genom att hitta den optimala avlastningsannolikheten och överföra kraft för varje MD. Omfattande simuleringsstudier genomförs för att visa det föreslagna systemets effektivitet och den överlägsna prestandan jämfört med flera befintliga system observeras.
Dessutom optimerar författarna till REF gemensamt överförings- och avlastningssannolikheten för minimering av den genomsnittliga viktade energin, fördröjningen och betalningskostnaden.
Multiobjective Optimization for Computation Offloading in Fog Computing
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}