Abstract-In mobile edge computing kan lokala kantservrar vara värd för molnbaserade tjänster, vilket minskar nät omkostnader och latency men kräver tjänstemigreringar när användare flyttar till nya platser. Det är utmanande att fatta migrationsbeslut optimalt på grund av osäkerheten i en sådan dynamisk molnmiljö. I detta dokument formulerar vi problemet med tjänstemigration som ett beslutsförfarande för Markov (MDP). Vår formulering fångar upp allmänna kostnadsmodeller och ger ett matematiskt ramverk för att utforma en optimal policy för tjänstemigration. För att övervinna komplexiteten i att beräkna den optimala policyn, vi approximerar den underliggande stat utrymme genom avståndet mellan användaren och service platser. Vi visar att den resulterande MDP är exakt för den enhetliga 1-D-användarrörligheten, samtidigt som den ger en nära approximation för enhetlig 2-D-rörlighet med ett konstant additivt fel. Vi föreslår också en ny algoritm och en numerisk teknik för att beräkna den optimala lösningen, som är betydligt snabbare än traditionella metoder baserade på standardvärdet eller policy iteration. Vi illustrerar tillämpningen av vår lösning i praktiska scenarier där många teoretiska antaganden är avslappnade. Våra utvärderingar baserade på verkliga mobilitet spår av San Francisco taxi visar överlägsen prestanda för den föreslagna lösningen jämfört med baslinjelösningar. Index Terms-Mobile edge computing (MEC), Markov beslutsprocess (MDP), mobilitet, optimering.
Wang m.fl. I REF föreslogs en dynamisk tjänstemigration i MEC baserad på Markovs beslutsprocess, med beaktande av avståndet mellan användaren och serviceplatserna.
Dynamic Service Migration in Mobile Edge Computing Based on Markov Decision Process
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}