In dieser Arbeit untersuchen wir die Offloading-Entscheidung und die Zuordnung von Rechenressourcen für von Internet-of-Medical-Things (IoMT)-Geräten generierte Aufgaben in ein nicht-terrestrisches Netzwerk, das aus lokalen koordinierenden Plattformen mit niedriger Flughöhe (LAPs) besteht, die auch als Multi-Access Edge Computing (MEC)-Server fungieren, und einem gemeinsamen Satelliten in niedriger Erdumlaufbahn (LEO), der als gemeinsamer MEC-Server zwischen den LAPs agiert. Wir lösen das Problem der Minimierung der Gesamtlatenz über die Aufgaben im System. Angesichts der NP-schweren Natur des Offloading-Entscheidungsproblems lösen wir es mit einer sequenziellen gierigen Heuristik. Um eine Verzerrung der Offloading-Entscheidung aufgrund der Initialisierung der Rechenressourcen zu vermeiden, formulieren wir einen Mechanismus zur dynamischen Initialisierung der Ressourcen in jedem Schritt. Wir schlagen mehrere Methoden zur Initialisierung der Rechenressourcen vor und zeigen in Simulationen Regionen, in denen jede Methode je nach den Parametern des Systems am effektivsten ist.
C. et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.