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J-GLOBAL ID：202002239038231169   整理番号：20A1426872

MECにおけるオフローディングのためのローカルデバイスまたはリモートエッジサーバにおける適応タスク分割【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Task Partitioning at Local Device or Remote Edge Server for Offloading in MEC

著者 (2件)： Liu Jianhui (Aarhus University,DIGIT,Denmark) ,  Zhang Qi (Aarhus University,DIGIT,Denmark)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： WCNC  ページ： 1-6  発行年： 2020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(MEC)は,新しい時間クリティカルモノのインターネット(IoT)利用事例,例えばバーチャルリアリティ(VR),拡張現実感(AR),自律車両,のための計算集約的タスクを処理するための有望な解決策の1つである。タスクが分割され,多重エッジサーバ(ESs)協調によって計算されるとき,待ち時間はさらに減少できる。しかし,最先端の作業は,局所ユーザ装置(UE)または一次ESのいずれかでタスクを分割する静的フレームワークに基づくMEC可能オフローディングを研究している。2つのオフロード方式の間の動的選択はまだ十分に研究されていない。本論文では,マルチユーザシナリオにおける動的オフロードフレームワークを検討した。各UEは,ネットワーク状態,例えばチャネル品質と割り当てられた計算資源に従ってタスクを分割する。フレームワークに基づいて,タスクを完了する待ち時間をモデル化し,UEs間の平均待ち時間を最小化する最適化問題を定式化した。問題は,タスク分割と通信と計算資源の割り当てを共同最適化することによって解決する。数値結果により,静的オフローディング方式と比較して,提案アルゴリズムは,すべての試験シナリオにおいて,より低い待ち時間を達成した。さらに,数学的導出とシミュレーションの両方は,UEと種々のESの間の無線チャネル品質差異が,正しい方式を決定する重要な判定基準として使用できることを示した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  最適化 ,  最適化問題 ,  ネットワーク ,  多重化 ,  *待ち時間 ,  判定基準 ,  定式化 ,  バーチャルリアリティ ,  拡張現実感
準シソーラス用語： 自律性 ,  マルチユーザ ,  無線チャネル ,  計算資源 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： MEC ,  オフローディング ,  適応 ,  タスク