Resource Provisioning for Heterogeneous Services in UAV-Assisted MEC Systems
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted mobile edge computing (MEC) is regarded as an important component in beyond fifth generation (B5G) communication network. However, sharing the UAV resources among heterogeneous services with different requirements would lead to conflicts. This paper considers a UAV-assisted MEC system to meet the low average service delay requirement of enhanced mobile broadband user equipments (eUEs) as well as fulfill the massive machine-type communication user equipments (mUEs) accessing simultaneously. In order to satisfy the differential requirements, we propose the resource provisioning scheme based on resource slicing to isolate the spectrum resource, which can effectively alleviate conflicts caused by heterogeneous services sharing homogeneity resource. Specifically, we formulate an optimization problem to minimize the average service delay of eUEs while maximizing the number of served mUEs by jointly optimizing the user equipments association, spectrum resource slicing, transmit power, and computation resource allocation. By leveraging the unique problem structure, a heterogeneous services-oriented resource provisioning algorithm is designed based on the coalition game and successive convex approximation. Simulation results validate that the proposed algorithm can achieve efficient resource provisioning to concurrently satisfy the requirements of heterogeneous services.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».