Descarga de Computación Multi-Usuario Multi-Tarea Consciente de la Energía y Justa

Habilitar tareas intensivas en computación con requisitos de baja latencia en dispositivos móviles considerando su duración de batería es uno de los desafíos en redes 5G. 5G es una era con conexiones masivas de dispositivos, por lo tanto, un escenario de descarga realista debe considerar un entorno denso y dinámico con movimientos de usuarios. Considerando las potentes Unidades de Procesamiento Central (CPU) de los dispositivos móviles actuales y las comunicaciones Dispositivo a Dispositivo (D2D), los recursos disponibles de dispositivos adyacentes pueden aprovecharse para satisfacer los requisitos de aplicaciones recientes. Sin embargo, para prevenir comportamientos de sobreexplotación por parte de algunos usuarios en un escenario de cooperación de descarga factible, es imprescindible definir mecanismos de incentivo adecuados. En este trabajo, proponemos un marco de descarga justo consciente de la energía considerando las relaciones de interdependencia de las tareas de computación. Nuestro escenario contiene una pequeña celda densa con un MEC adjunto a la estación base (BS). Para resolver nuestro problema de descarga no lineal entera mixta (MINLP), se emplea un algoritmo genético. Los resultados de la simulación muestran una reducción significativa en la energía utilizada, así como la finalización de las tareas dentro de los plazos respectivos en comparación con otros puntos de referencia.