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J-GLOBAL ID：202102287407083291   整理番号：21A1391141

霧計算における資源配分のための最適化手法【JST・京大機械翻訳】

An optimization method for resource allocation in fog computing

著者 (4件)： Yin Chao (School of Information Science and Technology, Jiujiang University,Jiujiang,China,332005) ,  Li Tongfang (School of Information Science and Technology, Jiujiang University,Jiujiang,China,332005) ,  Qu Xiaoping (School of Information Science and Technology, Jiujiang University,Jiujiang,China,332005) ,  Yuan Sihao (School of Information Science and Technology, Jiujiang University,Jiujiang,China,332005)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： iThings/GreenCom/CPSCom/SmartData/Cybermatics  ページ： 821-828  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： ネットワークの急速な発展により,膨大な量のデータが生成される。既存の技術は,通常,データを処理するためにクラウドコンピューティングを使用する。しかし,ユーザのすべてのデータが処理のためにクラウドに転送される必要があるとき,それはユーザとクラウドコンピューティングデータセンターの間の距離のために長い伝送遅れを引き起こすであろう。Fogコンピューティングは,ネットワークエッジデバイスを下方およびクラウドデータセンタを上方に接続し,ユーザデータの伝送距離を大幅に短縮する。Fogコンピューティングは,高遅延,帯域幅ボトルネック,およびセキュリティの問題を解決する効果的方法である。本論文では,最適化目的と様々なシステム資源として最小平均タスク遅延を持つ最適化問題を確立する最適化法を開発した。可変置換によって,非凸最適化問題は,その目的が非凸であり,すべての制約が凸である新しい最適化問題と等価である。非凸最適化問題の大域的最適解を解くために,下限二次関数に対する目的を緩和することによって,新しい下限を設計した。このシステムをシミュレーション試験により評価した。結果は,最適化方法の有効性を確かめた。Copyright 2021 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： *最適化 ,  シミュレーション ,  最適化問題 ,  ネットワーク ,  *最適化手法 ,  *資源割付 ,  データセンタ ,  帯域幅 ,  凸形 ,  有効性 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： 最適解 ,  伝送距離 ,  クラウドコンピューティング ,  非凸最適化問題 , 【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)： 霧 ,  計算 ,  資源配分 ,  最適化手法