Mobile cloud computing (MCC) gör det möjligt för mobila enheter att lägga ut sina databehandlings-, lagrings- och andra uppgifter på molnet för att uppnå mer kapacitet och högre prestanda. En av de mest kritiska forskningsfrågorna är hur molnet effektivt kan hantera eventuella överväldigande förfrågningar från mobila användare när molnresursen är begränsad. I detta dokument föreslås en ny MCC-modell för adaptiv resursallokering för att uppnå optimal resursallokering i termer av maximal total systembelöning genom att beakta både moln- och mobilenheter. För att uppnå detta mål modellerar vi adaptiv resursallokering som en semi-Markov beslutsprocess (SMDP) för att fånga de dynamiska ankomster och avgångar resursförfrågningar. Omfattande simuleringar genomförs för att visa att vår föreslagna modell kan uppnå högre systembelöning och lägre sannolikhet för serviceblockering jämfört med traditionella metoder baserade på girig resursalgoritm. Resultatjämförelser med olika system för resurstilldelning inom ramen för MCC tillhandahålls också.
I REF föreslår författarna en ny MCC-adaptiv resursfördelningsmodell med hjälp av en semi-Markov-beslutsprocess (SMDP) för att hantera resursförfrågningar.
Adaptive Computing Resource Allocation for Mobile Cloud Computing
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}