移动边缘计算中的动态用户分配方法-豆柴文库

移动边缘计算中的动态用户分配方法.docx

2024-10-28

5金币

10KB

2页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/2

2/2

在线预览结束，喜欢就下载吧，查找使用更方便

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

移动边缘计算中的动态用户分配方法 Title:DynamicUserAllocationMethodsinMobileEdgeComputing Abstract: MobileEdgeComputing(MEC)hasemergedasapromisingparadigmthataimstobringcomputingresourcesclosertomobiledevices,reducinglatencyandenablingreal-timedataprocessingattheedgeofthenetwork.OnecrucialaspectofMECisthedynamicallocationofuserstoedgeserverstooptimizeresourceutilizationandenhanceuserexperience.ThispaperpresentsanoverviewofvariousdynamicuserallocationmethodsinMEC,includingloadbalancing,predictivealgorithms,andmachinelearningapproaches.Theadvantagesandchallengesofeachmethodarediscussed,highlightingtheirsuitabilityfordifferentscenarios.Furthermore,thepaperexploresthepotentialapplicationsofthesedynamicuserallocationmethodsanddiscussesfutureresearchdirectionsinthisfield. 1.Introduction 1.1Background 1.2SignificanceofDynamicUserAllocationinMEC 1.3ObjectiveandOrganizationofthePaper 2.DynamicUserAllocationMethodsinMEC 2.1LoadBalancingAlgorithms 2.1.1Round-robin 2.1.2LeastConnection 2.1.3WeightedRound-robin 2.1.4DynamicWeightedRound-robin 2.2PredictiveAlgorithms 2.2.1UserMobilityPrediction 2.2.2BurstinessPrediction 2.2.3ResourceAvailabilityPrediction 2.3MachineLearningApproaches 2.3.1ReinforcementLearning 2.3.2DeepLearning 2.3.3CollaborativeFiltering 3.AdvantagesandChallenges 3.1LoadBalancingMethods 3.2PredictiveAlgorithms 3.3MachineLearningApproaches 4.ApplicationsofDynamicUserAllocationMethods 4.1VideoStreaming 4.2InternetofThings(IoT) 4.3AutonomousVehicles 4.4AugmentedReality(AR)andVirtualReality(VR) 5.FutureResearchDirections 5.1ResourceManagementinHeterogeneousNetworks 5.2SecurityandPrivacy 5.3Integrationof5GandMEC 5.4EdgeComputinginEdge-CloudSystems 6.Conclusion ThispaperprovidesacomprehensiveoverviewofdynamicuserallocationmethodsinMobileEdgeComputing.Itexplorestheadvantagesandchallengesofloadbalancingalgorithms,predictivealgorithms,andmachinelearningapproaches.Additionally,itdiscussestheapplicationsofthesemethodsinvideostreaming,IoT,autonomousvehicles,andAR/VR.Thepaperconcludesbyhighl

相关资料

移动边缘计算中的动态用户分配方法.docx

2024-10-28

10KB

移动边缘计算场景下的资源分配方法及装置.pdf

本发明提供了一种移动边缘计算场景下的资源分配方法及装置，包括：基于预设第一收益目标确定第一单位计算资源的定价；接收物联网设备返回的第一资源分配策略；基于第一资源分配策略确定第二单位计算资源的定价，判断第一单位计算资源的定价与第二单位计算资源的定价是否相等；接收物联网设备返回的第二资源分配策略，并判断第一资源分配策略与第二资源分配策略是否相等；至第一单位计算资源的定价与第二单位计算资源的定价相等，第一资源分配策略与第二资源分配策略相等后停止循环，确定资源分配策略。本发明考虑了各物联网设备相互竞争对资源分配策

2023-07-25

866KB

一种动态定价的边缘计算资源分配方法.pdf

本发明提出了一种动态定价的边缘计算资源分配方法。首先根据边缘计算场景得到所有终端用户的任务资源需求和所有边缘服务器的计算资源容量；然后构建终端用户和边缘服务器交易总效用最大化问题模型，边缘服务器根据剩余资源数量动态地对每剩余单位资源定价，终端用户对边缘服务器出价，计算用户和边缘服务器交易的总效用；最后将边缘服务器和终端用户的匹配视为一个二部图匹配问题，采用改进的匈牙利算法得到使交易总效用最大的最佳匹配。本发明能够适用于边缘计算网络场景下终端用户的任务卸载和边缘服务器的资源分配，通过拍卖边缘服务器的计算资源

2023-06-03

501KB

面向物联网用户的移动边缘计算资源分配策略研究的开题报告.docx

面向物联网用户的移动边缘计算资源分配策略研究的开题报告一、研究背景与意义物联网是未来数字化社会的一个重要组成部分，它将无数设备、传感器和计算机连成一体，构建起一个智能化的物理世界。在物联网的环境下，性能优良的计算资源成为了一个重要的竞争要素。移动边缘计算(MEC)作为一种处理数据的新技术，被广泛应用于物联网中，为用户提供低延迟和高吞吐量的计算和存储服务。然而，对于MEE中的大量用户来说，如何高效地分配计算资源是一项重要的难题。传统的资源分配方法通常采用固定的策略进行分配，不能满足用户的多样性需求，造成了计

2024-09-29

11KB

增强现实场景下移动边缘计算资源分配优化方法.docx

增强现实场景下移动边缘计算资源分配优化方法Title:OptimizationofResourceAllocationinEdgeComputingforAugmentedRealityApplicationsAbstract:Asaugmentedreality(AR)technologiescontinuetoevolve,thereisagrowingneedtoefficientlyallocatecomputingresourcesinedgecomputingenvironmentstosup

2024-11-01

11KB