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Enregistrement W4312354825 · doi:10.1109/tmc.2022.3220720

MOTO: Mobility-Aware Online Task Offloading With Adaptive Load Balancing in Small-Cell MEC

2022· article· en· W4312354825 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Mobile Computing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKey Research and Development Program of Hunan Province of ChinaHigher Education Discipline Innovation ProjectNatural Science Foundation of Hainan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceServerTask (project management)Load balancing (electrical power)Mobile edge computingEnhanced Data Rates for GSM EvolutionLimitingArtificial intelligenceComputer networkMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile edge computing is a promising computing paradigm enabling mobile devices to offload computation-intensive tasks to nearby edge servers. However, within small-cell networks, the user mobilities can result in uneven spatio-temporal loads, which have not been well studied by considering adaptive load balancing, thus limiting the system performance. Motivated by the data analytics and observations on a real-world user association dataset in a large-scale WiFi system, in this paper, we investigate the mobility-aware online task offloading problem with adaptive load balancing to minimize the total computation costs. However, the problem is intractable directly without prior knowledge of future user mobility behaviors and spatio-temporal computation loads of edge servers. To tackle this challenge, we transform and decompose the original task offloading optimization problem into two sub-problems, i.e., task offloading control ( <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ToC</i> ) and server grouping ( <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">SeG</i> ). Then, we devise an online control scheme, named <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">MOTO</i> (i.e., <underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">M</u> obility-aware <underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">O</u> nline <underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">T</u> ask <underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">O</u> ffloading), which consists of two components, i.e., Long Short Term Memory based algorithm and Dueling Double DQN based algorithm, to efficiently solve the <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ToC</i> and <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">SeG</i> sub-problems, respectively. Extensive trace-driven experiments are carried out and the results demonstrate the effectiveness of <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">MOTO</i> in reducing computational costs of mobile devices and achieving load balancing when compared to the state-of-the-art benchmarks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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