典型文献
工业物联网中基于SMDP的协同卸载方案
文献摘要：
为解决工业物联网(ⅡoT)场景中计算资源紧缺的问题,在IIoT中引入边缘计算技术,充分利用并合理分配多接入边缘计算(MEC)服务器有限的计算能力解决IIoT中部分计算任务.首先通过分析IIoT中工业设备进行服务请求和小区范围内的MEC服务器接受服务请求这一过程,构建了多MEC协同计算卸载模型;其次,基于模型中需要分析复杂的系统环境信息并进行序列决策的特点,将系统时延和能耗总收益最大化的资源分配问题构建为半马尔可夫决策过程(SMDP);然后依据边缘网络中的通信传输时延和MEC计算资源构建折扣奖励函数,利用贝尔曼方程分析系统状态并得到状态值函数;最后根据状态值函数和折扣奖励,通过SMDP的状态值迭代获得最佳卸载和资源分配方案.仿真结果表明,所提方案优化了系统拒绝服务率以及系统效益.
文献关键词：
工业物联网;边缘计算;MDP;计算卸载;资源分配
中图分类号：
作者姓名：
赵尚维康;孙君
作者机构：
南京邮电大学 江苏省无线通信实验室,江苏 南京 210003
文献出处：
引用格式：
[1]赵尚维康;孙君-.工业物联网中基于SMDP的协同卸载方案)[J].计算机技术与发展,2022(09):76-81
A类：
SMDP,半马尔可夫决策过程
B类：
工业物联网,协同卸载,卸载方案,中计,计算资源,资源紧缺,IIoT,边缘计算技术,并合,合理分配,多接入边缘计算,MEC,服务器,计算能力,工业设备,务请,请求,协同计算,计算卸载,基于模型,环境信息,总收益,收益最大化,资源分配,分配问题,问题构建,边缘网络,通信传输,传输时延,资源构建,折扣,奖励函数,贝尔曼,状态值,值函数,值迭代,获得最佳,分配方案,方案优化,拒绝服务,系统效益
AB值：
0.396347
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