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J-GLOBAL ID：201902256818325477   整理番号：19A0516975

モバイルエッジコンピューティングのための無線と計算資源の共同配置による省エネルギーの提供【JST・京大機械翻訳】

Energy-Saving Offloading by Jointly Allocating Radio and Computational Resources for Mobile Edge Computing

著者 (4件)： Zhao Pengtao (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Tian Hui (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Qin Cheng (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Nie Gaofeng (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 11255-11268  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 無線アクセスネットワークの中で情報技術とクラウドコンピューティング能力を提供するモバイルエッジコンピューティング(MEC)は,第5世代ネットワークにおける新しい技術である。MECは,スマートモバイルデバイス(SMD)の計算能力を拡張し,計算集中タスクをMECサーバに移動させることにより,SMDのエネルギー消費を経済化することができる。本論文では,マルチモバイルユーザMECシステムを考察した。ここで,複数のSMDsは,MECサーバへのオフロードを計算する。SMDに関するエネルギー消費を最小にするために,著者らは協調的にオフロード選択,無線資源配分,および計算資源配分を最適化した。エネルギー消費最小化問題を混合整数非線形計画法(MINLP)問題として定式化した。これは特定の応用待ち時間制約を受ける。この問題を解決するために,著者らは,解精度を設定することによって,最適結果または準最適結果を得ることができる再定式化-線形化-技術ベースのBranch-and-Bound(RLTBB)方法を提案した。RTLBBの複雑性を保証することができないことを考慮して,著者らは,MINLP問題を凸問題に分解することによって,多項式複雑性におけるMINLP問題を解明するために,Gini係数ベースのgre欲発見(gcGH)をさらに設計した。多くのシミュレーション結果は,RLTBBとgcGHの省エネルギー強化を実証した。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： ネットワーク ,  凸形 ,  最適化 ,  *省エネルギー ,  エネルギー消費 ,  多項式 ,  定式化 ,  *携帯電話 ,  最小化問題 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： Gini係数 ,  複雑性 ,  クラウドコンピューティング ,  *ワイヤレス ,  *エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： モバイル ,  エッジコンピューティング ,  無線 ,  計算資源 ,  共同 ,  省エネルギー