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J-GLOBAL ID：201902228276404340   整理番号：19A1772823

MECで可能になった車両ネットワークにおける経済的利益最大化【JST・京大機械翻訳】

Economical Profit Maximization in MEC Enabled Vehicular Networks

著者 (5件)： Du Jianbo ,  Lu Guangyue ,  Chu Xiaoli ,  Wang Xiaofei ,  Yu F. Richard
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICC  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルエッジコンピューティングにより,車両ネットワークは,新しい資源ハングリー車両応用に対する有望な解決策として現れた。本論文では,TV白色空間(TVWS)バンドを再利用する認知車両ネットワークにおける計算オフロードを研究した。ネットワーク安定性とTVWS一次ユーザのQoSを保証しながら,通信と計算資源割当を共同的に考慮することにより,サービスプロバイダの平均経済利益を最大化することを提案した。Lyapunov最適化に基づいて,著者らは共同最適化問題に取り組むためにフレームごとのアルゴリズムを設計して,そこで著者らは最初に,計算資源配置のために閉形式解法を引き出して,次に,無線資源配置のために連続的緩和とラグランジュ二重分解ベースの反復アルゴリズムを開発した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが利益遅れトレードオフを柔軟にバランスさせることができ,既存の方式と比較してサービスプロバイダの経済的利益を大幅に改善できることを実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 携帯電話 ,  資源割付 ,  最適化 ,  再利用 ,  シミュレーション ,  最適化問題 ,  緩和現象 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  閉形式解 ,  計算資源 ,  サービスプロバイダ ,  ネットワーク安定性 ,  エッジコンピューティング ,  *車両ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： MEC ,  経済 ,  利益最大化