1(西北大学信息科学与技术学院 西安 710127); 2(西安工程大学计算机科学学院 西安 710048) (guoyanchao@stumail.nwu.edu.cn)
出版日期: 2018-03-01基金资助:国家自然科学基金项目(61572401,61672426)；陕西省工业攻关项目(2014K05-42)Power Optimization Based on Dynamic Content Refresh in Mobile Edge Computing
Guo Yanchao1, Gao Ling1,2, Wang Hai1, Zheng Jie1, Ren Jie11(School of Infomation and Technology, Northwest University, Xi’an 710127); 2(College of Computer Science, Xi’an Polytechnic University, Xi’an 710048)
Online: 2018-03-01摘要/Abstract
摘要： 随着移动互联网的飞速发展与相关技术的不断提升，社交类应用已成为现下主流应用之一.同时，手机应用的功能也越来越丰富，其能耗需求以及信息处理能力也越来越大.针对移动社交平台忽略网络状态、频繁刷新内容(文字、图片、视频等)造成的高能耗以及运算能力问题，提出一种边缘计算模式下基于Markov决策过程(Markov decision process, MDP)的能耗优化模型.该模型考虑不同环境的网络状态，根据手机当前电量以及用户刷新频率，通过本地移动边缘计算层完成数据处理，在Markov决策过程生成的决策表中选择最优策略，动态选择最佳的网络接入以及刷新下载最佳的图片格式.该模型不仅减少刷新时间，而且能够降低移动平台的能耗.实验结果表明:相比于使用单一网络的图片刷新模式，在保证不减少用户刷新次数的前提下，该能耗优化模型降低能耗约12.1%.
参考文献
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