Mobile edge computing (MEC) är ett framväxande paradigm som mobila enheter kan avlasta de beräkningsintensiva eller latencykritiska uppgifterna till de närliggande MEC-servrarna, för att spara energi och förlänga batteritiden. Till skillnad från molnservern är MEC-servern ett småskaligt datacenter som används vid en trådlös åtkomstpunkt, vilket innebär att den är mycket känslig för både radio- och datorresurser. I detta dokument överväger vi ett Orthogonalt frekvensdivision Multiplexing Access (OFDMA)-baserat multianvändar- och multi-MEC-serversystem, där uppgiften avlastar strategier och trådlös resursfördelning undersöks gemensamt. I syfte att minimera den totala energiförbrukningen föreslår vi en gemensam avlastnings- och resursfördelningsstrategi för latentkritiska tillämpningar. Genom optimering på två nivåer frikopplas det ursprungliga NP-hårda problemet till problemet på lägre nivå som söker efter tilldelning av kraft och undertransport och avlastningsproblem på högre nivå. Simuleringsresultat visar att den föreslagna algoritmen uppnår utmärkta prestanda i energibesparing och framgångsrik avlastningsannolikhet (SOP) jämfört med konventionella system. Index Terms-Mobile edge computing(MEC), task offloading schemaläggning, subcarrier tilldelning, två-nivå optimering.
I vårt tidigare arbete REF, för att minimera den totala energiförbrukningen, föreslår vi gemensam avlastning och trådlös resursfördelning strategi för latency kritiska applikationer.
Energy-Efficient Joint Offloading and Wireless Resource Allocation Strategy in Multi-MEC Server Systems
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}