MEC 网络中协作计算框架的代价最小化
信息论
2020-07-14 v1 信号处理
math.IT
摘要
本文提出一种协作任务计算框架，利用用户设备（UEs）的计算资源完成更多任务，同时最小化用户设备的功耗。系统代价包括用户设备功耗代价与未完成任务惩罚，通过联合优化二元卸载决策、计算频率与卸载发射功率使系统代价最小化。为求解所表述的混合整数非线性规划问题，提出了三种高效算法，即基于整数约束松弛的迭代算法（ICRBI）、启发式匹配算法与去中心化算法。ICRBI 算法以最高复杂度为代价获得最佳性能，而启发式匹配算法在仍提供合理性能的同时显著降低了复杂度。由于前两种算法为集中式，还给出了去中心化算法以进一步降低复杂度，其适用于无法提供中央控制器的场景。仿真结果验证了所提协作计算框架在总系统代价方面获得的性能增益。
引用
@article{arxiv.2007.05757,
title = {Cost Minimization for Cooperative Computation Framework in MEC Networks},
author = {Yijin Pan and Cunhua Pan and Kezhi Wang and Huiling Zhu and Jiangzhou Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05757},
year = {2020}
}
备注
30 pages,11 figures