Latency and Cost Minimization for Task Offloading with Energy Harvesting in UAV-MEC Network
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned aerial vehicles (UAVs) are recently considered for various Internet of things (IoT) applications. Furthermore, mobile edge computing offers low-latency data computation and improves network performance by bringing computing resources closer to IoT devices. UAVs equipped with MEC capabilities are expected to play a critical role in providing reliable and efficient communication in future wireless networks. The low-power IoT devices can harvest energy for sustainable operations in different applications such as public safety. Resource management and efficient task offloading are the major challenges to take full advantage of UAV-MEC networks. In this paper, we formulate an optimization problem to minimize latency and cost as well as maximize the number of IoT devices connected with UAVs. We consider constraints on computation, caching, energy harvested, latency, and the maximum number of connections a given UAV allows. A heuristic with learning placement (HLP) algorithm is proposed based on an unsupervised learning algorithm and an iterative rounding algorithm to solve the problem with less complexity. Simulation results show the effectiveness of the proposed HLP algorithm in UAV-MEC networks compared with the branch and bound algorithm (optimal results).
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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 | 0,001 |
| 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 ».