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J-GLOBAL ID：202002292142475365   整理番号：20A1707897

モバイルエッジコンピューティングのための多次元リソースクラウドソーシングフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Multi-Dimensional Resource Crowdsourcing Framework for Mobile Edge Computing

著者 (5件)： Pan Yifan (Harbin Institute of Technology,School of Electronics and Information Engineering,Shenzhen,China) ,  Gao Lin (Harbin Institute of Technology,School of Electronics and Information Engineering,Shenzhen,China) ,  Luo Jingjing (Harbin Institute of Technology,School of Electronics and Information Engineering,Shenzhen,China) ,  Wang Tong (Harbin Institute of Technology,School of Electronics and Information Engineering,Shenzhen,China) ,  Luo Jiaqi (Harbin Institute of Technology,School of Electronics and Information Engineering,Shenzhen,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICC  ページ： 1-7  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,モバイルエッジでアイドリング資源を効果的に利用することにより,5G時代における計算津波を打ち勝つための有望な解決策である。本研究では,エッジのモバイル機器が互いに異種資源を共有するようなMECシナリオを研究し,従って,多次元資源クラウドソーシング(共有)フレームワークを形成する。全体のエネルギーコストの最小化と全体のタスク完了の最大化を目的として,このフレームワークの下でモバイルデバイスにタスクを最適にオフロードする方法の問題に関心がある。問題を研究するために,まず,各タスクをそれらの機能および資源要求に従って複数の逐次サブタスクに分割する一般的タスクモデルを提案した。次に,タスクモデルに基づいて,著者らは,各サブタスクがオフロードされる場合とどこで決定するかを決定する,共同エネルギー消費とタスク故障確率最小化問題を提案した。問題は,主に,異なるサブタスクのスケジューリングの間の固有の制約のために,解決するのが課題である。したがって,制約を緩和するためのいくつかの線形化法を提案し,元の問題を整数線形計画法(ILP)に変換し,多くの古典的方法で効果的に解くことができる。さらに,シミュレーションを実行し,提案した解が,総コストとタスク故障確率の両方に関して,既存の解(非可視タスクまたは資源共有なし)より優れていることを示した。正確に,提案解法は,全体のコストを25%≦φ85%,そして,タスク故障確率を10%≦λ≦35%減らすことができる。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： 故障率 ,  スケジューリング ,  整数線形計画法 ,  津波 ,  最小化問題 ,  総原価 ,  アイドリング ,  線形化法 ,  エネルギー消費 ,  エネルギーコスト ,  *高次元 ,  *携帯電話
準シソーラス用語： モバイルデバイス ,  資源共有 ,  *クラウドソーシング , 【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 (3件)： モバイル ,  エッジコンピューティング ,  多次元