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Enregistrement W4402742600 · doi:10.1109/lwc.2024.3466246

Bandwidth and Task Flow Control in Stochastic Relay-Assisted MEC

2024· article· en· W4402742600 sur OpenAlexaff
Javad Hajipour, Amin Mohajer, Victor C. M. Leung

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Semiconductor Devices and Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research CouncilUniversity of Tabriz
Mots-clésRelayComputer scienceBandwidth (computing)Computer networkTask (project management)Bandwidth allocationFlow control (data)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This letter studies stochastic Multi-hop Mobile Edge Computing (MMEC), where a Relay Node (RN) receives tasks from the users and randomly decides to assign them to its own computing server or to offload them to one of the multiple Higher-level computing Nodes (HNs). We take into account the waiting times in the computation and transmission queues and present the system Average Response Time (ART) in terms of offloading probabilities and links’ bandwidths. Based on that, we aim at minimizing the system ART by joint optimization of the task flow distribution among the RN/HNs and the bandwidth allocation among the links. We analyze the formulated problem and prove it is multi-convex. Moreover, we derive the closed-form expressions for the links’ bandwidths when the offloading probabilities are fixed, and based on the presented analysis and insights, we propose effective solution methods. Numerical results reveal the promising performance of the proposed methods in efficient use of the resources and reduction of the ART.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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