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 Joint Task Offloading and Resource Allocation Optimisation for BS-Impaired UAV-Assisted Edge Computing BS受损无人机辅助边缘计算的联合任务卸载和资源分配优化
相关领域
计算机科学
任务（项目管理）
接头（建筑物）
边缘计算
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摘要： 随着无线通信技术的不断进步，基站（BS）对网络性能的负面影响日益显著。本文探讨了在BS损伤背景下，如何通过无人机（UAV）辅助边缘计算实现任务卸载和资源分配优化。本研究提出了一种无人机辅助的车载边缘计算架构，旨在为计算密集且延迟敏感的应用提供所需的服务质量（QoS）。我们深入研究了任务卸载和资源分配问题，旨在最大化车辆通过卸载任务获得的效益。这一优势通过测量任务完成时间和能耗的加权总和来量化。我们面临一个混合整数非线性规划（MINLP）问题，涉及任务卸载决策、移动载具的上行传输功率以及无人机计算资源分配的联合优化。鉴于问题的复杂性，对于大规模网络来说，找到最优解既困难又不现实。为应对这一挑战，我们采用了一种分解策略，将原始问题拆分为两个子问题：一个是修复任务卸载决策的资源分配（RA）问题，另一个是优化与RA问题对应的最优值函数的任务卸载（TO）问题。我们利用凸优化和提出的凸优化技术解决RA问题，并应用遗传算法解决TO问题。模拟实验结果表明，我们提出的算法在性能方面接近最优解，并且相比传统方法显著提升了车辆卸载的优势。这表明无人机辅助边缘计算能够有效优化任务卸载和资源...... |
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