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최근 혁신적인 애플리케이션(예: 증강 현실, 자율주행, 다양한 인지 애플리케이션)의 발전으로 인해, 점점 더 많은 계산 집약적이고 데이터 집약적인 작업이 지연에 민감해지고 있습니다. 초밀집 네트워크에서의 모바일 엣지 컴퓨팅은 낮은 대기시간 요구를 충족시키기 위한 효과적인 해결책으로 기대됩니다. 그러나 엣지 클라우드의 분산 컴퓨팅 자원과 모바일 장치 배터리의 에너지 동력학은 사용자에게 작업 오프로드를 할 수 있는 도전을 만듭니다. 본 논문에서는 소프트웨어 정의 네트워크의 개념을 활용하여, 사용자의 장비 배터리 수명을 절약하면서 지연을 최소화하는 것을 목표로 하는 초밀집 네트워크에서의 작업 오프로드 문제를 조사합니다. 구체적으로, 우리는 작업 오프로드 문제를 NP-하드한 혼합 정수 비선형 프로그램으로 수식화합니다. 이를 해결하기 위해, 이 최적화 문제를 두 개의 하위 문제로 변환합니다. 즉, 작업 배치 하위 문제와 자원 할당 하위 문제입니다. 두 하위 문제의 솔루션을 기반으로, 우리는 효율적인 오프 로딩 방안을 제안합니다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방안이 임의 및 균일 작업 오프로드 방안에 비해 작업 지속 시간을 20% 줄이고 30%의 에너지를 절약할 수 있음을 증명합니다.
Chen et al. (Thu,)는 이 문제를 연구했습니다.