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不同时延约束下计算卸载和资源分配联合优化: 收藏
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引用; 《小型微型计算机系统》2024年第8期45卷 2017-2025页; 作者：张文柱宋玺强雷雷邵正源西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安710055; 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)目的是将计算任务卸载至网络边缘为用户提供计算和存储资源,以节省任务完成时延和能耗.而边缘服务器资源有限,为高效利用有限的服务器资源,降低系统的时延和能耗,针对时延敏感度不同的用户集,...; 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)目的是将计算任务卸载至网络边缘为用户提供计算和存储资源,以节省任务完成时延和能耗.而边缘服务器资源有限,为高效利用有限的服务器资源,降低系统的时延和能耗,针对时延敏感度不同的用户集,提出一种计算卸载与资源分配的联合优化策略.首先,采用平均化思想进行任务预分类,并确定优先级;其次,考虑到同侪效应的存在以及用户间的干扰,提出一种为卸载用户匹配MEC服务器与子信道资源的外部性匹配算法,利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件下的拉格朗日乘子法进行计算资源分配;最后,设计联合优化算法得到用户最优卸载决策.结果表明,本文所提策略在用户时延需求高满意率的同时有效降低了系统的总计算开销.; 来源：详细信息评论

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