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모바일 사용자들의 서비스 경험 향상을 위해 모바일 클라우드 컴퓨팅(MCC)이 장려되고 있다. MCC는 계산 집약적인 애플리케이션을 클라우드로 오프로드함으로써 스마트 모바일 디바이스(SMD)의 부담을 덜 수 있지만, 동시에 클라우드 센터의 컴퓨팅 및 저장 비용과 모바일 사용자들의 오프로드 작업 부하에 대한 무선 링크의 대역폭 비용을 악화시킨다. 따라서 SMD의 부담을 경감하면서 이러한 비용을 줄이기 위해 오프로드 정책을 신중하게 설계해야 한다. 이를 위해 이질적 무선 네트워크에서 오프로드 정책을 조사한다. 본 논문에서는 모바일 사용자들의 작업 부하 오프로드 문제를 공식화하기 위해 큐 모델을 구축하고, 시스템 오프로드 유틸리티와 큐 백로그 간의 트레이드오프를 위해 이기하노프 최적화 프레임워크를 제안한다. 결정론적 WiFi 연결의 경우, 최적 오프로드 작업 부하를 결정하기 위해 라그랑주 최적화 방법이 제안된다. 또한, 랜덤 WiFi 연결 지속 시간을 고려하여 다단계 확률 프로그래밍 방법이 제안된다. 실험 결과는 결정론적 WiFi 연결에 대한 라그랑주 최적화 오프로드 방법과 랜덤 WiFi 연결에 대한 다단계 확률 프로그래밍 방법의 효과성을 보여준다.
Li et al. (Fri,)은 이 질문을 연구했다.