Joint Task Scheduling and Energy Management for Heterogeneous Mobile Edge Computing With Hybrid Energy Supply
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mobile edge computing (MEC) has recently become a promising paradigm to meet the increasing computing requirement of mobile devices, and hybrid energy supply has been considered as an effective approach for saving the energy consumption of the MEC system and making it environmentally friendly. In particular, the joint task scheduling and energy management (TSEM) scheme plays a crucial role in reaping the benefits of MEC with hybrid energy supply. In this article, we focus on jointly optimizing the TSEM decisions to maximize the utility of the MEC system which accounts for both the computation throughput and the fairness among different cells, by formulating a stochastic optimization problem subject to the constraints of queue stability and energy budget. We transform the formulated problem into a deterministic problem and then decouple it into four independent subproblems, which can be solved in a distributed manner without future system statistical information. An online TSEM algorithm is developed to derive the optimal solutions to these subproblems. Mathematical analysis shows that TSEM can achieve a close-to-optimal system utility and realize the utility-queue tradeoff. The experimental results validate the advantages of TSEM in improving the system utility and stabilizing the queue length.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle