An Efficient Resource Allocation Scheme With Uncertain Network Status in Edge Computing-Enabled Networks
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative resource allocation is crucial for reducing overhead and enhancing resource utilization in edge computing-enabled networks. To ensure a satisfactory user experience, we recognize the importance of considering information uncertainty in resource allocation. Therefore, we explore information uncertainty in edge computing-enabled networks, especially within the complex environment of resource coupling. However, existing methods lack a comprehensive and robust solution for coordinating wireless, transport, and computing resource under this information uncertainty. This paper addresses this gap by proposing a joint optimization of access point (AP) selection, computing node association, and traffic engineering, aiming to maximize network utility under the uncertain conditions of wireless status and application QoS requirements. The constraints under these uncertainties are modeled as chance constraints, complicating the problem's solvability. We adopt the Bernstein approximation to establish convex conservative approximations of the chance constraints. Given the problem's substantial size and computational complexity, the alternating direction method of multipliers is employed to solve the approximated problem in a distributed manner. We further derive the closed solutions of the corresponding sub-problems. Extensive simulations validate the superiority of our proposed scheme, demonstrating its ability to achieve a good trade-off between meeting user requirements and optimizing resource utilization.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».