Multi-User Dynamic Computation Offloading and Resource Allocation in 5G MEC Heterogeneous Networks with Static and Dynamic Subchannels
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development of Mobile Edge Computing (MEC) technology, the computationally intensive requests of end devices can be offloaded to MEC servers directly, which equipped at the edge of wireless networks. Through offloading, the performances such as the execution delay as well as the energy consumption can be effectively improved, which can significantly enhance the quality of user experience. Given the dynamics and randomness of computation requests arrival, the energy in the battery, the radio network environment, and the computation resource in the MEC server, it is a challenge to perform efficient offloading. Based on these problems, this paper proposes dynamic optimization schemes with queuing theory for the cases of the static subchannel and dynamic subchannel during a time slot separately in 5G MEC heterogeneous networks with multiple MDs equipped with the function of energy harvesting. In the schemes, offloading decisions and radio allocation strategies will be dynamically coordinated. They are also jointly allocated along with changing wireless communication resources and computation demands aiming to minimize the system average execution delay. Specifically, it is assumed that the offloading requests can be transmitted through either macro base stations or small base stations. In the case of the static subchannel, a joint resource allocation and computation offloading scheme based on Lyapunov optimization and Simulated Annealing Genetic Algorithm (SAGA) is put forward. As for the dynamic subchannel, the master-and-slave model is adopted and solved by SAGA and Sequential Quadratic Programming (SQP) method. At last, the effectiveness of the proposed schemes is verified through several simulations.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».