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En tant que technologie de communication de pointe prometteuse pour la 5G, l'informatique en périphérie mobile (MEC) peut améliorer la qualité de calcul en délestant les tâches intensives en calcul vers des stations de base (BS) ou des utilisateurs adjacents via des liaisons de dispositif à dispositif (D2D). Lorsque les utilisateurs mobiles délestent des tâches via les liaisons D2D, l'utilisation de cette technologie permet de réduire à la fois la consommation d'énergie de transmission et le délai de transmission. Dans cet article, nous proposons un système MEC assisté par D2D, capable de traiter un grand nombre de tâches de calcul indépendantes afin de réduire la consommation d'énergie et le délai. À la différence du délestage binaire conventionnel, nous utilisons dans cet article le délestage partiel de calcul, ce qui permet de réduire le délai et la consommation d'énergie. En particulier, nous proposons d'abord un algorithme de pré-allocation (PA) basé sur le problème du sac à dos pour réduire la quantité de tâches délestées avec une puissance d'émission connue. Grâce à cet algorithme, nous pouvons obtenir les décisions de délestage des tâches. Nous appliquons également la technique de substitution de variables pour reformuler le problème non convexe construit afin de le rendre convexe, permettant ainsi d'obtenir la puissance de transmission optimale. Enfin, nous proposons un nouvel algorithme d'optimisation alternée pour optimiser tour à tour les décisions de délestage des tâches et la puissance d'émission. Les simulations montrent que l'algorithme proposé permet de réduire significativement le délai et la consommation d'énergie par rapport aux schémas de délestage traditionnels.
Wang et al. (Mon,) ont étudié cette question.