典型文献
面向IoT的两级多接入边缘计算节能卸载策略
文献摘要：
多接入边缘计算(multi-access edge computing,MEC)技术将计算和存储资源下沉到网络边缘,可大幅提高物联网(Internet of things,IoT)系统的计算能力和实时性.然而,MEC往往面临计算需求增长和能量受限的约束,高效的计算卸载及能耗优化机制是MEC技术中重要的研究领域.为保证计算效率的同时最大程度提升计算过程中的能效,提出了两级边缘节点(edge nodes,ENs)中继网络模型,并设计了一种计算资源及信道资源联合优化的最优能耗卸载策略算法(optimal energy consumption algorithm,OECA).将MEC中的能效建模为0-1背包问题;以最小化系统总体能耗为目标,系统自适应地选择计算模式和分配无线信道资源;在Python环境下仿真验证了算法性能.仿真结果表明,相比于基于有向无环图的卸载策略算法(directed acyclic graph algorithm,DAGA),OECA可将网络容量提升18.3％,能耗缩减13.1％.
文献关键词：
多接入边缘计算;物联网;卸载策略;通信能耗
中图分类号：
作者姓名：
邓宇;赵军辉;张青苗
作者机构：
华东交通大学 信息工程学院,南昌 330013;北京交通大学 电子信息工程学院,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]邓宇;赵军辉;张青苗-.面向IoT的两级多接入边缘计算节能卸载策略)[J].计算机工程与应用,2022(13):94-101
A类：
ENs,OECA,DAGA
B类：
IoT,两级,多接入边缘计算,卸载策略,multi,access,edge,computing,MEC,存储资源,资源下沉,网络边缘,Internet,things,计算能力,需求增,计算卸载,能耗优化,优化机制,计算效率,边缘节点,nodes,中继网络,计算资源,信道资源,联合优化,最优能耗,optimal,energy,consumption,algorithm,背包问题,选择计算,计算模式,无线信道,Python,仿真验证,算法性能,有向无环图,directed,acyclic,graph,通信能耗
AB值：
0.461286
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