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 ...
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...
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...
1. 任务划分与调度 任务划分与调度是计算卸载的基本方法之一。将复杂的计算任务拆分成多个子任务,并根据任务的特性和资源的可用性进行调度,将不同的子任务部署到合适的终端设备、边缘服务器或云服务器上进行处理。通过任务划分与调度,可以实现任务的并行处理,提高计算效率。 2. 数据预处理 数据预处理是在计算卸载之前...
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...
【摘要】移动边缘计算(MEC,mobile edge computing)中计算卸载技术即将移动终端的计算任务卸载到边缘网络,解决了设备在资源存储、计算性能以及能效等方面存在的不足.同时相比于云计算中的计算卸载,MEC解决了网络资源的占用、高时延和额外网络负载等问题.首先介绍了MEC的网络架构及其部署方案,并对不同的部署方案做了分析和...
四、基于边缘计算的车联网任务卸载策略优化研究...17 1. 优化目标及思路...18 2. 边缘计算环境下任务卸载策略模型建立...19 3. 任务卸载策略优化算法设计...21 4. 优化策略的性能仿真与分析...22 五、实验设计与结果分析...23 1. 实验设计......
算法1 基于Q学习的C-V2X卸载算法 蜂窝车联网与传统车联网卸载机制不同,面向蜂窝车联网动态拓扑进行任务队列建模,基于不同链路特性提出PC5接口与Uu接口联合卸载架构,为进一步研究蜂窝车联网卸载机制提供了一种可行性思路。 作者简介 冯伟杨...
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.基于边缘计算的5G云网络架构计算卸载策略研究2.分娩创伤住院产妇心理健康问题特点研究3.移动边缘计算中基于云边端协同的任务卸载策略4.云边端和D2D边缘架构下的计算卸载策略综述5.协同边缘网络中智能计算卸载与资源优化算法 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...