Stochastic Resource Optimization for Wireless Powered Hybrid Coded Edge Computing Networks
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
To enable ubiquitous Artificial Intelligence (AI) in the next-generation wireless communications networks, computation-intensive tasks such as data processing and model training have to be performed by energy-constrained end users. In this paper, we present a hybrid coded edge computing network whereby users can choose to complete their computation task through: i) local computation with the wireless power transfer derived from base stations, ii) coded edge offloading, or iii) hybrid computation involving edge offloading and local computation. To minimize the overall network cost, we propose a stochastic resource optimization approach. Given the stochastic nature of wireless charging efficiency and edge servers computation capacities, which can only be observed <i>ex-post</i> , a computation strategy for each user is determined using the two-stage stochastic integer programming (SIP). To address the complexity of the SIP problem which scales with the size of the network, we introduce the efficient computation methods of Benders’ decomposition and sample average approximation. Besides, we present a special case of <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$z$</tex-math></inline-formula> -stage stochastic offloading optimization that is applicable when the corrective edge offloading action can be executed in multiple stages, e.g., for non-time-sensitive tasks that do not need to be completed by stage two. Finally, we provide extensive sensitivity analyses to evaluate the performance of the proposed cost minimization approach amid varying network parameters. We demonstrate that our approach outperforms deterministic optimization approaches for in-network cost minimization.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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