移动边缘云系统中的及时卸载
系统与控制
2024-05-14 v1 系统与控制
摘要
未来的实时应用如智能城市将使用复杂的机器学习 (ML) 模型处理各种任务。需要可靠的这些任务的 timely 状态信息。将计算卸载到移动边缘云 (MEC) 可减少这些任务的完成时间。然而, 使用 MEC 可能涉及诸多成本, 例如与云服务相关的费用或隐私问题。本文中, 我们考虑一个生成用于递送到监视器的时间戳状态更新的源, 这些更新经移动设备或 MEC 处理后递送。我们研究如何在实现监视器 timely 更新的同时限制 MEC 用量。我们使用 age of information (AoI) 指标衡量监视器的 timely 程度。我们将该问题形式化为平均成本准则下的时域马尔可夫决策过程 (MDP)。我们证明了最优调度策略具有取决于更新在服务中已持续时间的 age-threshold 结构。
引用
@article{arxiv.2405.07274,
title = {Timely Offloading in Mobile Edge Cloud Systems},
author = {Nitya Sathyavageeswaran and Roy D. Yates and Anand D. Sarwate and Narayan Mandayam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07274},
year = {2024}
}