Los puntos clave no están disponibles para este artículo en este momento.
La computación móvil en el borde (MEC) es un paradigma emergente para satisfacer las crecientes demandas de cálculo de las aplicaciones móviles. Al descargar las cargas de trabajo que requieren mucho cálculo al servidor MEC, se podría mejorar significativamente la calidad de la experiencia de cálculo, por ejemplo, la latencia de ejecución. Sin embargo, dado que las capacidades de las baterías de los dispositivos son limitadas, el cálculo se interrumpiría cuando la energía de la batería se agote. Para proporcionar un rendimiento de cálculo satisfactorio, así como lograr una computación ecológica, es de gran importancia buscar fuentes de energía renovables para alimentar dispositivos móviles a través de tecnologías de recolección de energía (EH). En este documento, investigaremos un sistema MEC ecológico con dispositivos de EH y desarrollaremos una estrategia efectiva de descarga de cálculo. El costo de ejecución, que aborda tanto la latencia de ejecución como la falla de la tarea, se adopta como la métrica de rendimiento. Se propone un algoritmo en línea de baja complejidad, denominado algoritmo de descarga de cálculo dinámica basado en optimización de Lyapunov, que decide conjuntamente la decisión de descarga, las frecuencias de ciclo de CPU para la ejecución móvil y la potencia de transmisión para la descarga de cálculo. Una ventaja única de este algoritmo es que las decisiones dependen solo del estado actual del sistema sin requerir información de distribución de la solicitud de tarea de cálculo, el canal inalámbrico y los procesos de EH. La implementación del algoritmo solo requiere resolver un problema determinista en cada intervalo de tiempo, para el cual la solución óptima se puede obtener ya sea de forma cerrada o mediante búsqueda por bisección. Además, se demuestra que el algoritmo propuesto es asintóticamente óptimo a través de un análisis riguroso. Se presentarán resultados de simulación de muestra para corroborar el análisis teórico, así como validar la efectividad del algoritmo propuesto.
Mao et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.