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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于延遲接受的多用戶任務(wù)卸載策略MUTODA

      基于延遲接受的多用戶任務(wù)卸載策略MUTODA

      2021-04-19 | pdf | 2.51 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　隨著人工智能的應(yīng)用對計算資源的要求越來越高，移動設(shè)備由于計算能力和存儲能量有限而無法處理這類有實時性需求的計算密集型應(yīng)用。移動邊緣計算（ Mobile edge computing，MEC）可以在無線網(wǎng)絡(luò)邊緣提供計算卸載服務(wù)，達到縮短時廷和節(jié)約能源的目的。針對多用戶依賴任務(wù)卸載問題，在綜合考慮時延與能耗的基礎(chǔ)上建立用戶依賴任務(wù)模型，提出了基于延遲接受的多用戶任務(wù)卸載策略（ Multi- User Task Offloading Based on Delayed Acceptance， MUTODA），用于解決時延約束下最小化能耗的任務(wù)卸載問題。該策略通過非攴配的單用戶最優(yōu)卸載策略和解決資源競爭的調(diào)整策略兩個步驟的不斷迭代，來解決多用戶任務(wù)卸載問題。實驗結(jié)果表明，相比基準策略和啟發(fā)式策略，基于延遲接受的多用戶任務(wù)卸載策略能夠提高約8%的用戶滿意度，節(jié)約30%~50%的移動終端能耗。

      人工智能 策略 邊緣計算
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