典型文献
云边协同系统中基于博弈论的资源分配与任务卸载方案
文献摘要：
综合考虑时延、能耗和计算资源成本,构建云边协同系统中的效用最大化问题,并将其分解为计算资源分配、上行功率分配和任务卸载策略三个子问题.提出一种基于博弈论的资源分配和任务卸载方案(game-based resource allocation and task offloading,GRATO)以分别解决上述子问题.利用凸优化条件求得计算资源分配最优解;设计一种低复杂度的上行功率分配方法用于降低无线干扰;针对任务卸载策略优化问题,提出一种基于博弈论的分布式任务卸载算法(game-based distributed task offloading algorithm,GDTOA).仿真结果表明,GRATO 方案在时延和能耗方面的性能优于其他方案,还可以感知用户的优先级,使紧急用户具有更高的效用和更低的时延.
文献关键词：
边缘计算;资源分配;计算任务卸载;博弈;效用最大化
中图分类号：
作者姓名：
吴学文;廖婧贤
作者机构：
河海大学计算机与信息学院,江苏南京211100
文献出处：
引用格式：
[1]吴学文;廖婧贤-.云边协同系统中基于博弈论的资源分配与任务卸载方案)[J].系统仿真学报,2022(07):1468-1481
A类：
上行功率分配,GRATO,GDTOA
B类：
云边协同,同系,博弈论,卸载方案,时延,资源成本,效用最大化,计算资源分配,卸载策略,子问题,game,resource,allocation,task,offloading,凸优化,优化条件,得计,最优解,低复杂度,功率分配方法,策略优化,优化问题,distributed,algorithm,优先级,急用,边缘计算,计算任务卸载
AB值：
0.321937
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