Med spridningen av extensiva och latenskritiska tillämpningar i 5G och bortom nätverk, kan man tänka sig att datormoln (MEC) eller dimdata, som ger molnliknande beräknings- och/eller lagringsmöjligheter vid nätverkskanten, minskar beräkningslatensen och sparar energi för trådlösa enheter (WDs). Detta papper studerar en ny enhet-till-enhet (D2D)-aktiverad multi-hjälpare MEC-system, där en lokal användare ber sina närliggande WDs fungerar som hjälpare för kooperativ beräkning. Vi antar en tidsdelning flera åtkomst (TDMA) överföring protokoll, enligt vilken den lokala användaren avlastar uppgifterna till flera hjälpare och hämtar resultaten från dem över ortogonala förplanerade tider. Under denna inställning minimerar vi beräkningslatensen genom att optimera den lokala användarens uppgiftstilldelning tillsammans med tid och hastighet för aktivitetsavlastning och resultatnedladdning, samt beräkningsfrekvensen för aktivitetsutförande, med förbehåll för individuella energi- och beräkningskapacitetsbegränsningar hos den lokala användaren och hjälparna. Men det formulerade problemet är en mixed-integer icke-linjär program (MINLP) som är svårt att lösa. För att ta itu med denna utmaning föreslår vi en effektiv algoritm genom att först koppla det ursprungliga problemet till ett konvext, och sedan bygga en suboptimal uppgiftstilldelningslösning baserad på den erhållna optimala. Dessutom anser vi att det finns ett referenssystem som ger WD med sin maximala beräkningskapacitet. För att ytterligare minska komplexiteten i genomförandet utvecklar vi också ett heuristiskt system baserat på den giriga uppgiftsuppgiften. Slutligen, de numeriska resultaten validera effektiviteten av vår föreslagna algoritm, jämfört med den heuristiska systemet och andra Manuskript
Referens REF formulerar datakommunikationsproblemet som ett icke-linjärt program med blandad inteckning.
Joint Task Assignment and Resource Allocation for D2D-Enabled Mobile-Edge Computing
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}