典型文献
一种主从MEC服务器协作卸载与资源分配方案
文献摘要：
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过将云计算能力下沉至用户侧,提高了用户的任务执行能力.但在热点小区中,MEC服务器存在计算资源有限的问题.为了减少热点小区内任务执行总代价,提出了一种基于主从MEC系统的任务联合卸载方案.首先,方案随机生成卸载集,然后将卸载集内的任务分配至目标MEC服务器执行.为此提出基于贪婪的多MEC选择算法(Greedy Based Multi-MEC Selection Algorithm,GBMS),并通过求解凸函数完成计算资源分配.最后,根据任务的本地计算代价与卸载计算代价更新卸载集,进一步降低总代价.仿真结果表明,联合卸载方案可缓解热点小区计算资源有限的问题,相比其他方案可以有效降低热点小区内任务执行总代价.
文献关键词：
移动边缘计算(MEC);计算资源;卸载方案;资源分配
中图分类号：
作者姓名：
鲜永菊;宋青芸;郭陈榕;刘闯
作者机构：
重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆400065
文献出处：
引用格式：
[1]鲜永菊;宋青芸;郭陈榕;刘闯-.一种主从MEC服务器协作卸载与资源分配方案)[J].电讯技术,2022(04):407-415
A类：
协作卸载,GBMS
B类：
主从,MEC,服务器,分配方案,移动边缘计算,Mobile,Edge,Computing,计算能力,用户侧,执行能力,卸载方案,任务分配,贪婪,选择算法,Greedy,Based,Multi,Selection,Algorithm,凸函数,数完,计算资源分配,解热,低热
AB值：
0.357945
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