在POTAM中,我们利用一种基于并行多块乘法器交替方向法(ADMM)的方法来建模延迟和能量消耗的需求,并将这些需求下的任务分配表述为一个非线性0-1整数规划问题。 (解决问题:高效组合算法)To solve this problem, we develop an efficient combination of conjugate gradient, Newton and linear search techniques based ...
在边缘计算中,任务卸载是一个关键问题,它决定了任务在何时、何地、何种方式下被分配到边缘节点或云端节点执行。本文将介绍一些常见的边缘计算任务卸载策略。 1.静态任务卸载策略:这种策略根据任务的特性和节点的负载情况,提前将任务分配到指定的节点上执行。这种策略实现简单,但缺点是不能适应节点负载变化和任务特性变化...
一、任务卸载的判定方法 1.延迟敏感性判定 任务的延迟要求通常是决定是否卸载任务的关键因素之一。对于那些对实时性要求较高的任务(如视频流分析、智能交通系统等),将任务卸载到服务器可能会导致延迟增加,从而影响用户体验。因此,可以根据任务的延迟要求,判断是否将任务卸载到服务器。 2.计算能力判定 边缘设备通常具有...
任务车辆生成一系列任务,可以通过车载C-V2X终端Uu接口卸载到VEC计算单元上,或者通过C-V2X终端的PC-5接口卸载到附近的车辆上,如图1所示。为了刻画C-V2X终端的PC-5接口的资源碰撞特征对卸载时延的影响,本工作推导了车车通信的成功传输概率。...
考虑到用户设备计算资源较匮乏且无人机覆盖区域外的用户可选择移动至覆盖区域内进行任务卸载以最大化自身效用, 可将用户设备的部分卸载问题转化为每个用户设备的效用最大化问题, 并利用混合策略博弈和子模博弈来分别确定用户设备的移动概率和卸载数据量, 从而得出最优卸载策略, 且分别证明了混合策略纳什均衡和纯策略...
高空平台(high altitude platform, HAP)技术与多接入边缘计算(multi-access edge computing,MEC)技术的结合将MEC服务器部署区域由地面扩展到空中,打破传统地面MEC网络的局限性,为用户提供无处不在的计算卸载服务。针对基于HAP的MEC卸载研究...
任务卸载是指将部分计算任务从移动设备转移到边缘服务器上执行的过程。任务卸载可以减轻移动设备的计算压力,提高系统的性能和用户体验。任务卸载的原理是基于任务的计算需求和移动设备与边缘服务器的通信能力来决定任务的卸载与否。 3.2任务卸载策略 任务卸载策略是决定任务卸载的关键因素,它包括任务分割策略、任务卸载决策和...
本文提出的基于深度强化学习的多目标任务卸载策略,主要包括以下步骤: 1.定义问题:将多目标任务卸载问题定义为一个多决策问题,考虑了任务的执行时间、时延、能量消耗等多个目标。 2.构建模型:采用深度强化学习模型,通过神经网络来学习任务的卸载策略。模型中包含了状态空间、动作空间和奖励机制等关键组件。 3.训练与学习...
1、分层安全需求 信息安全一直遵循着分层的模式,这种深层次的防御可以帮助用户在其中一层受到损害的情况下保护资源。由于边缘设备具有从数据中心服务器卸载计算和分析工作负载的能力,因此它们也可以作为端到端认证的机制。 在这样的认知前提下,我们来看下不同层次的安全性如何应对边缘工作负载的。
通过不断迭代得到最终解. 实验结果表明, 与基准算法相比, 所提算法最高可以降低40%的系统成本.关键词移动边缘计算;计算卸载;资源分配;拉格朗日乘子法;贪心算法Research on joint computation offloading and resource allocation strategy for ...