Jan, 2018

异步移动边缘计算卸载：高效能资源管理

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TL;DR本文针对异步 MECO 系统提出了能耗最小化的资源管理策略，根据时间共享和计算截止期限约束，通过数据分割和时间分割来实现终端设备，移动网络和云之间的计算负载均衡和协同工作。
发现论文，激发创造
  • 面向移动边缘计算卸载的能效资源分配 (扩展版)

    研究了基于时分多址和正交频分多址的多用户 MECO 系统的资源分配，其中优化的资源分配被证明具有基于阈值的结构，而云计算的有限容量则通过提出子优化算法减少了计算复杂度。

    May, 2016

  • 移动边缘计算卸载中的资源分配延迟优化

    本文旨在研究移动边缘计算卸载系统（MECO）中资源分配与压缩模型对系统延迟的影响，并通过数值模拟验证了不同模型的有效性。

    Apr, 2017

  • 移动边缘计算中的动态计算卸载与能量收集设备

    本文介绍了一种利用能量收集技术来为移动设备供电的绿色 MEC 系统，并开发了一种有效的计算卸载策略。从执行成本、执行延迟和任务失败三个角度，提出了 Lyapunov 优化的动态计算卸载（LODCO）算法，并在模拟中验证了其有效性和性能。

    May, 2016

  • 虚拟化边缘计算的多用户计算卸载与下载

    本研究提出在多用户 MEC 系统中优化资源分配，解决 I/O 干扰问题，设计针对多种指标的离线调度算法，实现用户的离线调度，控制他们的离线大小并将时间分配给通信与计算。

    Nov, 2018

  • 缓存辅助移动边缘计算的能量高效资源分配

    本篇论文研究了一个多用户缓存辅助移动边缘计算系统中通信、缓存和计算的联合设计，提出了一种联合缓存和卸载机制，以及优化存储资源的能量最小化问题。数值结果表明，所提出的次优解法优于现有比较方案。

    Aug, 2017

  • 多 MEC 服务器系统中的能效联合卸载和无线资源分配策略

    本文考虑一种基于 OFDMA 的多用户和多 MEC 服务器系统，联合研究任务卸载策略和无线资源分配，通过双层优化方法，将原始 NP 困难问题解耦为下层问题和上层任务卸载问题，通过模拟结果表明，与传统方案相比，所提出的算法在节能和成功卸载概率方面具有出色的性能。

    Mar, 2018

  • 面向移动边缘计算的延迟和可靠性感知任务卸载和资源分配

    在多用户移动边缘计算场景下，考虑延迟和可靠性约束，提出了一种概率约束方法，使用了极值理论来解决低概率事件的问题，旨在最小化计算和传输功率，并使用 Lyapunov 随机优化工具解决。模拟结果表明该方法的有效性，同时研究了不同计算强度所需的功率延迟权衡和计算资源。

    Oct, 2017

  • 移动边缘计算系统的延迟最优计算任务调度

    本文研究了移动边缘计算中的任务调度问题，采用马尔科夫决策过程方法解决该问题，并且提出了一种有效的一维搜索算法来找到最优的任务调度策略。仿真结果表明，与基线策略相比，该策略可以实现更短的平均执行延迟。

    Apr, 2016

  • 移动边缘计算：架构和计算卸载的调查

    本研究论文介绍了移动边缘计算（MEC）的概念和应用，特别针对计算卸载的决策、计算资源分配、移动管理等三个关键领域的研究进行了详细的探讨，同时归纳了该领域的研究成果和未来需解决的开放性研究问题。

    Feb, 2017

  • 多用户边缘计算系统的随机联合无线电和计算资源管理

    本文提出了一种在线联合无线电和计算资源管理算法，用于多用户 MEC 系统，旨在最小化移动设备和 MEC 服务器的长期平均加权和功耗，同时满足任务缓冲稳定性约束。具体来说，我们在每个时隙中获取移动设备的最佳 CPU 周期频率，并使用 Gauss-Seidel 方法确定计算卸载的最佳传输功率和带宽分配；对于 MEC 服务器，推导出 CPU 核心的最佳频率和最佳 MEC 服务器调度决策。此外，提出了一个延迟改进机制来降低执行延迟。

    Feb, 2017