Mar, 2018

多 MEC 服务器系统中的能效联合卸载和无线资源分配策略

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TL;DR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。
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

  • 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

  • 面向多服务器边缘移动计算网络的联合任务卸载和资源分配

    研究 MEC 启用的多小区无线网络中，联合任务卸载和资源分配（JTORA）问题，提出一种资源分配问题和任务卸载问题相结合的解决方案，其中资源分配问题采用凸优化技术解决，任务卸载问题则采用启发式算法，在数值模拟中表现接近最优解并显著提高了用户的离线效用。

    May, 2017

  • 面向超高可靠低时延边缘计算的动态任务卸载和资源分配

    本论文提出了一种基于极值理论的移动边缘计算系统设计，用于满足极其可靠的低延迟要求和减少用户能量消耗，同时考虑无线通道动态和服务器资源负载。论文提供了两种时间尺度的解决方案，即长时间尺度下的用户 - 服务器关联和短时间尺度下的动态任务卸载和资源分配策略，并通过仿真实验验证了该方法的有效性。

    Dec, 2018

  • 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

  • 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

  • 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

  • 异步移动边缘计算卸载：高效能资源管理

    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。

    Jan, 2018

  • 联合计算和通信协作的能效移动边缘计算

    这篇论文提出了一种新颖的移动边缘计算 (MEC) 系统中的用户合作方法，既在计算方面，又在通信方面，以改善低延迟计算任务的能效。通过对部分和二进制卸载两种计算卸载模型的研究，并联合优化用户和助手的计算和通信资源，本研究提出的方案明显提高了用户和助手节点的计算能力和能源效率。

    May, 2018

  • 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