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J-GLOBAL ID：202002228749330594   整理番号：20A2255676

モバイルクラウドセンシングのためのAP支援オンラインタスク割当アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

AP-Assisted Online Task Assignment Algorithms for Mobile Crowdsensing

著者 (5件)： Peng Shuo (Research Center of Ubiquitous Sensor Networks, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Gong Wei (Research Center of Ubiquitous Sensor Networks, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Baoxian (Research Center of Ubiquitous Sensor Networks, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhao Yongxiang (School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Li Cheng (Faculty of Engineering and Applied Science, Memorial University, St. John’s, NL, Canada)
資料名： Mobile Networks and Applications  (Mobile Networks and Applications)
巻： 25  号： 5  ページ： 1694-1707  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1753A  ISSN： 1383-469X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルクラウドセンシングは,スマートデバイスの普及により情報を知覚し,収集する新しい方法になった。本論文では,モバイルクラウドセンシングシステムにおけるタスク割当問題を研究し,それは,すべてのタスクの平均および最大メイクスパンを減らすことを狙った。著者らは,タスク要求者が直接またはAPクラウド(即ち,有線/無線リンクを介して接続されたいくつかのAP)を日和見的に遭遇するとき,タスク完了のためのモバイルユーザの支援を必要とするシナリオを考察した。モバイルクラウドセンシングシステムを記述し,研究中の問題を定式化した。著者らはまず,APクラウドを通して直接遭遇と間接的遭遇を通して機会を一緒に考慮することによって,要求者と種々のユーザの間の条件付き期待遭遇時間を引き出した。次に,AP支援平均メイクスパン感受性オンラインタスク割当て(AP-AOTA)アルゴリズムとAP支援最大メイクスパン感受性オンラインタスク割当(AP-LOTA)アルゴリズムを提案した。両アルゴリズムの詳細な設計を示した。両アルゴリズムの計算量をO(mn2)と推論し,ここでmはタスクの数を表し,nはユーザ数を表す。実際のトレースデータセットと合成トレースデータセットに関するシミュレーションを実施し,その結果,提案アルゴリズムが既存の研究を著しく凌ぐことを示した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  感受性 ,  計算量 ,  定式化 ,  *携帯電話
準シソーラス用語： モバイルユーザ ,  メイクスパン ,  無線アクセス ,  無線リンク ,  *タスク割当 ,  *オンライン ,  センサシステム ,  スマートデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： モバイルクラウドセンシング ,  無線アクセスポイント ,  タスク割当

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： モバイルクラウドセンシング ,  Ap ,  支援 ,  オンライン ,  タスク割当 ,  アルゴリズム