Centrala begrepp
본 연구는 UAV 보조 모바일 엣지 컴퓨팅 시스템에서 계산 자원 할당, 계산 오프로딩 및 UAV 궤적 제어를 최적화하여 시스템 효용을 극대화하는 방법을 제안한다.
Sammanfattning
본 연구는 UAV 보조 모바일 엣지 컴퓨팅 시스템을 위한 계층적 아키텍처를 제안한다. 이 시스템은 모바일 기기 계층, 지상 엣지 계층, 공중 엣지 계층 및 제어 계층으로 구성된다.
계산 자원 할당, 계산 오프로딩 및 UAV 궤적 제어 문제를 최적화하는 비볼록 혼합 정수 비선형 프로그래밍 문제를 정의한다. 이를 해결하기 위해 두 가지 시간 척도의 TJCCT 알고리즘을 제안한다.
단기 시간 척도에서는 가격 인센티브 모델과 매칭 메커니즘 기반 방법을 사용하여 온디맨드 계산 자원 할당과 계산 오프로딩을 수행한다. 장기 시간 척도에서는 볼록 최적화 기반 방법을 사용하여 UAV 궤적을 최적화한다.
이론적 분석을 통해 TJCCT의 안정성, 최적성 및 다항식 복잡성을 증명한다. 시뮬레이션 결과는 TJCCT가 기존 알고리즘에 비해 시스템 효용, 평균 처리율, 평균 지연 및 평균 완료율 측면에서 우수한 성능을 보임을 입증한다.
Statistik
모바일 기기 i의 계산 능력은 f max
i 사이클/초이다.
모바일 기기 i의 CPU 코어 수는 ncore
i 개이다.
모바일 기기 i의 에너지 제약은 τ t
i 이다.
모바일 기기 i가 시간 슬롯 t에 생성한 작업은 Kt
i = ⟨lt
i, μt
i, τ t
i ⟩이다.
MEC 서버 j의 CPU 코어 수는 ncore
j 개이고, 각 코어의 계산 능력은 f max
j 사이클/초이다.
MEC 서버 j의 최대 에너지 소비는 Emax
j 이다.
Citat
"UAV-assisted MEC 네트워크에서 계산 오프로딩, 자원 할당 및 궤적 제어를 효율적으로 설계하는 것은 여러 가지 전례 없는 과제에 직면하고 있다."
"본 연구는 UAV-assisted MEC 시스템을 위한 계층적 아키텍처를 제안하고, 계산 자원 할당, 계산 오프로딩 및 궤적 제어 문제를 최적화하는 TJCCT 알고리즘을 제안한다."
"TJCCT는 단기 시간 척도에서 가격 인센티브 모델과 매칭 메커니즘 기반 방법을, 장기 시간 척도에서 볼록 최적화 기반 방법을 사용한다."