Основные понятия
Ein hierarchisches Architekturkonzept und ein zweistufiger Optimierungsansatz werden vorgestellt, um die Herausforderungen der begrenzten Rechenressourcen, der Heterogenität zwischen Mobilgeräten und Edge-Servern sowie der Dynamik von Mobilität und Aufgabenverteilung in UAV-unterstützten Mobile Edge Computing-Systemen zu adressieren.
Аннотация
Die Studie präsentiert ein hierarchisches Architekturkonzept für UAV-unterstützte Mobile Edge Computing-Systeme, das aus einer Mobilgeräte-Schicht, einer terrestrischen Edge-Schicht, einer Luftfahrt-Edge-Schicht und einer Steuerungsschicht besteht.
Im kurzfristigen Zeitrahmen wird ein Preisanreiz-Handelsmodell entwickelt, um die Verhandlungen zwischen Mobilgeräten und Edge-Servern über die bedarfsgerechte Zuweisung von Rechenressourcen und Preisgestaltung zu erleichtern. Außerdem wird ein Matching-Mechanismus-basierter Ansatz verwendet, um die Heterogenität zwischen Aufgaben der Mobilgeräte und Rechenkapazitäten der Edge-Server zu überbrücken und eine gegenseitig zufriedenstellende Aufgabenoffload-Strategie zu finden.
Im langfristigen Zeitrahmen wird basierend auf den optimalen Strategien für Ressourcenzuweisung und Aufgabenoffload eine konvexe Optimierung zur Trajektorienplanung der UAVs durchgeführt.
Theoretische Analysen zeigen die Stabilität, Optimalität und polynomielle Komplexität des vorgeschlagenen Ansatzes. Simulationsergebnisse belegen, dass der Ansatz die Vergleichsalgorithmen in Bezug auf Systemnutzen, durchschnittliche Verarbeitungsrate, durchschnittliche Verzögerung und durchschnittliche Abschlussquote übertrifft.
Статистика
Die Aufgabe Kt
i von Mobilgerät i in Zeitschlitz t ist charakterisiert durch lt
i als Aufgabengröße, µt
i als Rechenintensität (in Zyklen/Bit) und τ t
i als Deadline der Aufgabe.
Der terrestrische Edge-Server j ist charakterisiert durch ncore
j
als Anzahl der CPU-Kerne, f max
j
als maximale Rechenleistung (in Zyklen/s) und Emax
j
als maximaler Energieverbrauch.
Der UAV-basierte Edge-Server j ist zusätzlich charakterisiert durch den Energieverbrauch für den Flug Ep
j.
Цитаты
"Um die begrenzten Rechenressourcen, die Heterogenität zwischen Mobilgeräten und Edge-Servern sowie die Dynamik von Mobilität und Aufgabenverteilung in UAV-unterstützten Mobile Edge Computing-Systemen zu adressieren, präsentieren wir ein hierarchisches Architekturkonzept und einen zweistufigen Optimierungsansatz."
"Der vorgeschlagene Ansatz zeigt theoretisch nachgewiesene Stabilität, Optimalität und polynomielle Komplexität und übertrifft die Vergleichsalgorithmen in Simulationen in Bezug auf Systemnutzen, durchschnittliche Verarbeitungsrate, durchschnittliche Verzögerung und durchschnittliche Abschlussquote."