缓存辅助边缘计算的卸载决策与资源优化
提出一种缓存辅助边缘计算的卸载决策制定与资源优化方案,以进一步降低移动边缘计算(MEC)系统中终端设备的能量消耗.首先,建立该优化问题为最小化用户在任务执行时最坏情况下的能耗值,并将这一混合整数规划问题转化为非凸的二次约束二次规划(QCQP)模型,使用半定松弛及随机概率映射方法获得缓存辅助下的预选卸载集合;其次,分别采用拉格朗日对偶分解法和二分法求得性能约束下的最优传输功率及边缘计算资源分配,从而通过对比该集合中的设备能耗得到理想的卸载决策集合与资源分配方案.实验数值结果表明,所提方案能够有效降低用户能量消耗,提升边缘计算系统的服务性能.
移动边缘计算、缓存、计算卸载、半定松弛、资源分配
43
TN929.5
国家自然科学基金项目61841107, 61461026
2020-09-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
32-37