文献

J-GLOBAL ID：202002232684123711   整理番号：20A2102238

5Gエッジコンピューティング環境におけるワークフロータスクの除荷戦略【JST・京大機械翻訳】

Workflow task offloading strategy in 5G edge computing environment

著者 (3件)： Ge Haibo (西安郵電大学電子工程学院,陜西西安,710121) ,  Feng Anqi (西安郵電大学電子工程学院,陜西西安,710121) ,  Wang Yan (西安郵電大学電子工程学院,陜西西安,710121)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 39  号： 8  ページ： 130-133,137  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 5G移動エッジ計算(MEC)シナリオにおける除荷戦略の時間複雑性の問題を解決するために,深さ学習に基づく計算除荷アルゴリズム(HCOGA)を提案した。本アルゴリズムは,移動サービスをワークフローモデルとしてモデル化して,ワークフローモデルのコストを,非支配遺伝的アルゴリズムによって最適化する。5Gリアルタイム環境に適応するために,HCOGAアルゴリズムは,非支配遺伝的アルゴリズムの入力と出力間の非線形関係を,深さニューラルネットワークによって適合させ,そして,完全な除荷予測モデルを構成し,そして,除荷意思決定を,速く,正確に,得ることができた。シミュレーションの結果は,HCOGAアルゴリズムが実行時間が短く,システムオーバヘッドを効果的に低減できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  意思決定 ,  ニューラルネットワーク ,  除荷 ,  *ワークフロー ,  遺伝的アルゴリズム ,  予測モデル
準シソーラス用語： 実行時間 ,  オーバヘッド ,  複雑性 ,  実時間 ,  ワークフローモデル ,  *エッジコンピューティング ,  *第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 5G ,  エッジコンピューティング ,  環境 ,  除荷 ,  戦略