文章目录

0 引 言

1 系统模型

1.1 通信模型

1.2 能耗模型

1.3 计算模型

2 问题建模与转化

2.1 问题建模

2.2 问题转化

2.3 性能分析

3 算法设计

3.1 拍卖算法简述

3.2 ABDE-TO算法

4 仿真结果及分析

4.1 仿真参数设置

    (1)EO-TO(Energy-optimal Task Offloading):

    (2)DO-TO(Delay-optimal Task Offloading):

    (3)R-TO(Random Task Offloading):

4.2 仿真结果

5 结束语

文章摘要:由于传统云计算范式已无法满足电力物联网日益增长的计算需求,文章引入5G移动边缘计算用于实现计算任务的就近处理,并将长期能耗约束与业务优先级考虑在内,将其中的任务卸载问题建模为长期时延优化问题。进一步利用Lyapunov优化将之转化为一系列短期的确定性优化问题,并对其理论上界加以分析,利用基于梯度价格的拍卖算法,可实现通信、能量及计算资源的联合分配与优化。仿真结果表明,文章所提方法可有效解决多终端的卸载冲突问题,在满足长期能耗约束的同时尽可能降低卸载时延,并且能够通过恰当的参数设置实现时延与能耗性能之间的折中。

文章关键词:

论文DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2022.02.015

论文分类号:TM73;TN929.5;TP391.44

文章来源：《物联网技术》 网址: http://www.wlwjszz.cn/qikandaodu/2022/0125/2487.html