1(南开大学计算机与控制工程学院 天津 300071); 2(广东省大数据分析与处理重点实验室(中山大学) 广州 510006) (bowenyu@mail.nankai.edu.cn)
出版日期: 2018-03-01基金资助:国家自然科学基金项目(61702287，61702288)；天津市自然科学基金项目(16JCQNJC00700)；南开大学基础科研业务项目(070-63171112)Joint Task Offloading and Base Station Association in Mobile Edge Computing
Yu Bowen1, Pu Lingjun1,2, Xie Yuting1, Xu Jingdong1, Zhang Jianzhong11(College of Computer and Control Engineering, Nankai University, Tianjin 300071); 2(Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing (Sun Yat-Sen University), Guangzhou 510006)
Online: 2018-03-01摘要/Abstract
摘要： 为了缩小IoT应用的服务质量要求与IoT设备有限的计算资源之间的差距，提高设备与基站能源利用率，设计了基于超密集网络的移动边缘计算框架COMED，提出了一个结合任务卸载、设备-基站关联以及基站睡眠调度的在线优化问题，旨在最小化设备和基站的整体能量消耗，同时满足IoT应用的服务质量要求.针对这一在线优化问题，提出了一个基于李雅普诺夫优化理论的任务调度算法JOSA，该算法只使用当前时间片的系统信息进行调度.仿真实验证明了COMED框架具有良好的性能：1)与设备本地处理相比，系统整体节能30%以上，与DualControl算法相比平均节能10%~50％；2)算法的执行时间与IoT设备数量呈近似线性的关系.
参考文献
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