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雾辅助物联网中公平节能的计算迁移研究

陈思光 尤子慧

陈思光, 尤子慧. 雾辅助物联网中公平节能的计算迁移研究[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.02.19.002
引用本文: 陈思光, 尤子慧. 雾辅助物联网中公平节能的计算迁移研究[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.02.19.002
Fairness and Energy Co-aware Computation Offloading for Fog-assisted IoT[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.02.19.002
Citation: Fairness and Energy Co-aware Computation Offloading for Fog-assisted IoT[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.02.19.002

雾辅助物联网中公平节能的计算迁移研究

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.02.19.002
详细信息
  • 中图分类号: TP393

Fairness and Energy Co-aware Computation Offloading for Fog-assisted IoT

  • 摘要: 作为云计算模式的延伸,雾计算以其能耗低、时延短、带宽节省高等优势而受到广泛关注,为了构建绿色且长生命周期的物联网,本文提出了一种雾辅助的公平节能物联网计算迁移方案。具体地,基于雾节点计算能力、带宽资源以及融合雾节点能耗公平性的迁移决策的联合考量,构建了一个最小化所有任务完成总能耗的优化问题。提出了基于动量梯度和坐标协同下降的公平性能耗最小化算法 (Momentum Gradient and Coordinate Collaboration Descent based Fair Energy Minimization, MGCCD-FEM)用于解决上述混合整数非线性规划问题,即首先,基于雾节点的历史平均能耗、距离、计算能力以及剩余能量值设计了公平性指标以获得对于雾节点能耗公平性最优的迁移决策;接着,基于所获得的最优迁移决策,通过提出的动量梯度与坐标协同下降法,联合优化雾节点分配给各个任务的计算及带宽资源占比,达到最小化任务处理总能耗。最后,仿真结果表明本文方案能够取得较快的收敛速度,且与其他两种基准方案相比,本文方案的总能耗最低,雾节点的能耗公平性最高,且网络寿命分别平均提高了23.6%和31.2%。

     

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出版历程
  • 网络出版日期:  2021-04-27

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