An Efficient Online Task Offloading Algorithm for Bilevel UAV-Enabled Mobile Edge Computing
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) enabled Mobile Edge Computing (MEC) has been an attractive paradigm for providing flexible and high-quality offloading services to ground users. In this paper, we study a hierarchical aerial MEC network architecture for improved quality of user experiences. Specifically, we study a bilevel UAV-enabled MEC network where a fixed-wing UAV (F-UAV) and multiple rotor UAVs (R-UAVs) are jointly deployed to provide continuous MEC services to ground users with dynamic demands. We formulate a long-term optimization problem for minimizing the utility of all users while considering the stability of task queue backlogs and energy consumption budgets at users and R-UAVs, where user utility measures the per-slot task processing performance at user side. We apply Lyapunov optimization technique to decompose the original problem into deterministic per-slot optimization subproblems. We derive the optimal offloading conditions at different types of edge nodes. We accordingly propose a Bilevel UAVs based Online Task processing and Resource allocation Algorithm (BOTRA) for determining the offloading and local processing profiles at users. Extensive simulation experiment results show the high performance of the proposed BOTRA algorithm compared with benchmark algorithms.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».