分层雾-云系统中的联合数据压缩与计算卸载
信息论
2019-07-23 v3 math.IT
最优化与控制
摘要
数据压缩有潜力显著改善分层雾-云系统中的计算卸载性能。然而，如何联合最优地确定压缩比、计算卸载决策与资源分配仍属未知。本文研究这一联合优化问题，旨在最小化所有用户的最大加权能耗与服务延迟代价（WEDC）。首先，我们考虑仅在移动用户端执行数据压缩的情形。我们证明最优卸载决策具有阈值结构。此外，开发了一种采用凸化技术的三步骤新方法以优化压缩比与资源分配。随后，我们处理更通用的设计，即数据压缩同时在移动用户端与雾服务器执行。我们提出三种高效算法以克服卸载决策与资源分配间的强耦合。我们表明，所提仅移动用户端数据压缩的最优算法相比不利用数据压缩或使用次优优化方法的计算卸载策略可将 WEDC 降低数百个百分点。此外，所提针对雾服务器额外数据压缩的算法可进一步降低 WEDC。
引用
@article{arxiv.1903.08566,
title = {Joint Data compression and Computation offloading in Hierarchical Fog-Cloud Systems},
author = {Ti Ti Nguyen and Vu Nguyen Ha and Long Bao Le and Robert Schober},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.08566},
year = {2019}
}