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इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) उपकरण उन अनुप्रयोगों के साथ एकीकृत हो सकते हैं जिनमें गहन संदर्भीय डेटा प्रोसेसिंग, बुद्धिमान वाहन नियंत्रण, स्वास्थ्य देखभाल रिमोट सेंसिंग, VR, डेटा खनन, यातायात प्रबंधन, और इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों की आवश्यकता होती है। हालांकि, कुछ गणनात्मक रूप से गहन कार्य होते हैं जिन्हें IoT उपकरणों के समय सीमा के भीतर जल्दी पूरा करने की आवश्यकता होती है। इस चुनौती का समाधान करने के लिए, शोधकर्ताओं ने कंप्यूटेशन ऑफलोडिंग का प्रस्ताव रखा है, जहां कंप्यूटिंग कार्यों को उपयोगकर्ता उपकरणों पर स्थानीय रूप से निष्पादित करने के बजाय एज सर्वरों के पास भेजा जाता है। यह दृष्टिकोण उन एज सर्वरों का उपयोग करता है जो सेलुलर नेटवर्क बेस स्टेशनों में उपयोगकर्ताओं के करीब स्थित होते हैं, जिसे मोबाइल एज कंप्यूटिंग (MEC) के रूप में भी जाना जाता है। लक्ष्य एज सर्वरों पर कार्यों को ऑफलोड करना है, जिससे विलंबता और ऊर्जा खपत दोनों का अनुकूलन किया जा सके। इस पेपर का मुख्य उद्देश्य MEC वातावरण में समय और ऊर्जा अनुकूलित कार्य ऑफलोडिंग निर्णय लेने के लिए एक एल्गोरिदम डिजाइन करना है। इसलिए, हमने एल्ग्रेंज डुअलिटी रिसोर्स ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम (LDROA) का विकास किया है ताकि कार्यों के लिए निर्णय ऑफलोडिंग और संसाधन आवंटन के लिए अनुकूलन किया जा सके, चाहे उसे स्थानीय रूप से निष्पादित करना हो या एज सर्वर पर ऑफलोड करना। LDROA तकनीक कार्य ऑफलोडिंग के मामले में उत्कृष्ट सिमुलेशन परिणाम उत्पन्न करती है, गणना विलंबता और लागत उपयोग में पारंपरिक विधियों जैसे कि रैंडम ऑफलोडिंग, लोड संतुलन, और ग्रीडी विलंबता ऑफलोडिंग योजना की तुलना में सुधारित प्रदर्शन के साथ।
Eang et al. (मंगलवार,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।