May, 2018

联合计算和通信协作的能效移动边缘计算

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 大数据多接入边缘计算中的联合通信、计算、缓存和控制

    本文提出了一种优化问题，通过在边缘部署 MEC 服务器来最大化带宽节省并最小化延迟，同时考虑用户设备的本地计算能力、计算期限和 MEC 资源约束等因素，并采用块逐步上限最小化方法来解决这个非凸问题。模拟结果表明，我们的方法可以增加带宽节省并减小延迟，同时满足计算期限。

    Mar, 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

  • 无线供能边缘计算中的计算速率最大化与多用户合作

    无线供电移动边缘计算系统中，采用一种新颖的多用户合作方案，通过动态形成协作群组来提高计算性能，并通过两种初始算法和深度学习方法进行优化和加速。

    Jan, 2024

  • 多小区移动边缘计算无线电和计算资源的联合优化

    该论文讨论了在 MIMO 多小区系统中，多个移动用户向公共云服务器请求计算卸载时的资源优化问题，通过联合优化广播和计算资源来最小化用户的能量消耗，提出了一种基于迭代优化的算法，通过限定与云的协同 / 信令，实现了分布式和并行实现的优化方法。

    Dec, 2014

  • 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

  • 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