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摘要:
通过移动边缘计算下移云端的应用功能和处理能力支撑计算密集或时延敏感任务的执行成为当前的发展趋势.但面对众多移动终端用户时,如何有效利用计算资源有限的边缘节点来保障终端用户服务质量(QoS)成为关键问题.为此,该文融合边缘云与远端云构建了一种分层的边缘云计算架构,以此架构为基础,以最小化移动设备能耗和任务执行时间为目标,将问题形式化描述为资源约束下的最小化能耗和时延加权和的凸优化问题,并提出基于乘子法的计算卸载及资源分配机制解决该问题.实验结果表明,在计算任务量很大的情况下,提出的计算卸载及资源分配机制能够有效降低移动终端能耗,并在任务执行时延方面较局部计算与计算卸载机制分别降低最高60%与10%,提高系统性能.
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强化学习方法
Q-Learning算法
移动边缘
计算任务卸载
卸载模型
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于终端能耗和系统时延最小化的边缘计算卸载及资源分配机制
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 边缘计算 计算卸载 资源分配 终端能耗 系统时延
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 2684-2690
页数 7页 分类号 TP301.6
字数 5604字 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT180970
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邱雪松 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 167 1287 17.0 26.0
2 郭少勇 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 31 175 9.0 11.0
3 邵苏杰 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 10 39 3.0 6.0
4 刘周斌 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 2 1 1.0 1.0
5 代美玲 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 3 4 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
边缘计算
计算卸载
资源分配
终端能耗
系统时延
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
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11
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95911
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