På grund av visionen om 5G-kommunikation har efterfrågan på mobila kommunikationstjänster ökat explosionsartat. Ultra-dense nätverk (UDN) är en viktig teknik i 5G. Kombinationen av mobila edge computing (MEC) och UDN kan inte bara hantera åtkomst från masskommunikation enheter, men också ge kraftfull datorkapacitet för användare i utkanten av trådlösa nätverk. UDN baserad på MEC kan effektivt bearbeta beräkningsintensiva och dataintensiva uppgifter. När ett stort antal användare avlastar uppgifter till eggservern skulle både nätbelastningen och överföringsstörningarna öka. I detta dokument studeras problemet med att avlasta och kanalisera resursallokering baserad på MEC i 5G UDN. Specifikt, vi formulerar uppgiften offloading som ett heltal icke-linjär programmering problem. På grund av kopplingen av beslutsvariabler, föreslår vi en effektiv uppgift offloading och kanal resursalgoritm baserad på differential evolutionalgoritm. Simuleringsresultat visar att det föreslagna systemet uppenbarligen kan minska energiförbrukningen och ha god konvergens. INDEX TERMS 5G, ultra-dense nätverk (UDN), mobile edge computing (MEC), avlastning av uppgifter, resursfördelning.
Chen och Al. REF studerade uppgiften att avlasta och kanalisera resursalgoritm baserad på MEC i 5G UDN, och föreslog en effektiv aktivitet avlasta och kanalisera resursalgoritm baserad på differentialutveckling, vilket avsevärt kan minska energiförbrukningen, och har god konvergens.
Mobile Edge Computing Based Task Offloading and Resource Allocation in 5G Ultra-Dense Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}