Mobile-edge computing (MEC) har framträtt som en framträdande teknik för att tillhandahålla mobila tjänster med höga beräkningskrav, genom att migrera de beräkningsintensiva uppgifterna från de mobila enheterna till de närliggande MEC-servrarna. För att minska prestanda latent och enhetsenergiförbrukning, i detta dokument, optimerar vi gemensamt uppgiften att avlasta schemaläggning och överföra effektallokering för MEC-system med flera oberoende uppgifter. En suboptimal algoritm med låg komplexitet föreslås för att minimera den viktade summan av fördröjningen och enhetens energiförbrukning baserat på alternerande minimering. Med tanke på tilldelning av sändningseffekt erhålls den optimala uppgiften att avlasta schemaläggningen, dvs. att bestämma avlastningsordningen, med hjälp av flödesbutikens schemaläggningsteori. Dessutom kommer den optimala överföringen effektallokering med en given uppgift offloading schemaläggning beslut att fastställas med hjälp av konvex optimering tekniker. Simuleringsresultat visar att det är viktigare att avlasta schemaläggningen när de tillgängliga radio- och beräkningsresurserna i MEC-systemen är relativt balanserade. Dessutom visas det att den föreslagna algoritmen uppnår en nästan optimal fördröjning av genomförandet tillsammans med en betydande energibesparing av enheten. Index Terms-Mobile-edge computing, task offloading schemaläggning, power control, flow shop schemaläggning, konvex optimering.
Mao m.fl. REF optimerade gemensamt schemaläggning och tilldelning av överföringseffekt för mobila datorsystem för att minska prestandalatens och strömförbrukning för enheter.
Joint Task Offloading Scheduling and Transmit Power Allocation for Mobile-Edge Computing Systems
{'venue': '2017 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)', 'journal': '2017 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}