文献

J-GLOBAL ID：202002246870149827   整理番号：20A1882782

UAV支援モバイルエッジコンピューティングにおける完了時間最小化のための効率的マルチタスクスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Efficient Multitask Scheduling for Completion Time Minimization in UAV-Assisted Mobile Edge Computing

著者 (6件)： Zhang Bingxin (School of Information & Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Zhang Bingxin (School of Computer Science & Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Zhang Guopeng (School of Computer Science & Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Ma Shuai (School of Information & Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Yang Kun (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan, China) ,  Wang Kezhi (Department of Computer & Information Sciences, Northumbria University, Newcastle, UK)
資料名： Mobile Information Systems (Web)  (Mobile Information Systems (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7044A  ISSN： 1574-017X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  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)はモバイルユーザ機器(UE)の計算資源不足問題を軽減することができる。しかし,長い通信距離または大きな障害物のために,直接通信リンクはUEとMECノードの間に存在しなかった。したがって,MECにおけるタスクオフロードを妨げる。無人機(UAV)は,高度な移動性を持ち,軽量計算と記憶モジュールを運ぶことができる。本論文は,UAVがMECノードにUEのタスク入力データを中継できるUAV支援MEC方式を提示して,また,オフロードタスクの実行時間を短くするために,航空機搭載計算と記憶資源を利用することもできた。多重オフロードタスク間の厳密な順序依存性を考慮して,本論文は,共同方式でタスクスケジューリングとUAV飛行経路を最適化した。粒子群最適化(PSO)に基づく発見的アルゴリズムも,最適解を見つけるために開発した。シミュレーション結果は,提案したマルチタスクスケジューリング方式がUAV位置と無線チャネル条件の間の最良のトレードオフを常に見つけることができることを示した。他の3つのベースラインスケジューリング法と比較して,提案方法は,すべてのオフロードタスクを完了するために最小実行時間を使用することができる。Copyright 2020 Bingxin Zhang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  シミュレーション ,  多重化 ,  無人機
準シソーラス用語： モバイルユーザ ,  最適解 ,  粒子群最適化 ,  *タスクスケジューリング ,  実行時間 ,  移動性 ,  発見的アルゴリズム ,  航空機搭載 ,  通信距離 ,  無線チャネル ,  計算資源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (24件)：

• I. Sutskever, O. Vinyals, Q. V. Le, "Sequence to sequence learning with neural networks," Proceedings of the NIPS, Montreal, Canada, 2014.
• A. Krizhevsky, I. Sutskever, G. Hinton, "Imagenet classification with deep convolutional neural networks," Proceedings of the NIPS, Lake Tahoe, NV, USA, 2012.
• J. Feng, Z. Liu, C. Wu, Y. Ji, "Mobile edge computing for the Internet of vehicles: offloading framework and job scheduling," IEEE Vehicular Technology Magazine, vol. 14, no. 1, pp. 28-36, 2019.
• J. Feng, Z. Liu, C. Wu, Y. Ji, "AVE: autonomous vehicular edge computing framework with ACO-based scheduling," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 66, no. 12, pp. 10660-10675, 2017.
• Z. Dawy, W. Saad, A. Ghosh, J. G. Andrews, E. Yaacoub, "To-wards massive machine type cellular communications," IEEE Wireless Commun, vol. 24, no. 1, 2017.

タイトルに関連する用語 (7件)： UAV ,  支援 ,  モバイル ,  エッジコンピューティング ,  最小化 ,  マルチタスク ,  スケジューリング