Energy Efficient Mobile Edge Computing using Joint Benders Decomposition and Distributed Dinkelbach Algorithm

机译：联合弯道分解和分布式Dinkelbach算法的高能效移动边缘计算

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Currently, executing computation intensive and time sensitive tasks among the network becomes a significant challenge. Traditional cloud computing executes the task with high latency and energy cost. Mobile edge computing (MEC) is proposed as a supplement to cloud computing. In this paper, we formulate a problem to minimize the energy cost in MEC, considering transmit power and latency constraints. To solve the proposed mixed integer nonlinear programming problem, we propose a joint Benders decomposition and distributed Dinkel-bach algorithm. The Benders decomposition performs as an outer loop algorithm, which separates the original problem into the subproblem and master problem. The distributed Dinkelbach algorithm solves subproblem in the inner loop in a distributed manner. The simulation results show that our proposed algorithm is energy efficient with high reliability.

机译：当前，在网络中执行计算密集型和时间敏感型任务已成为一项重大挑战。传统的云计算以高延迟和高能源成本执行任务。提出了移动边缘计算（MEC）作为对云计算的补充。在本文中，我们考虑了发射功率和等待时间限制，提出了一个问题，以最小化MEC中的能源成本。为了解决提出的混合整数非线性规划问题，我们提出了一种联合Benders分解和分布式Dinkel-bach算法。 Benders分解作为外部循环算法执行，该算法将原始问题分为子问题和主问题。分布式Dinkelbach算法以分布式方式解决了内部循环中的子问题。仿真结果表明，该算法具有高能效，高可靠性的特点。

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来源
《Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference》|2018年|927-931|共5页
会议地点
作者
Ye Yu; Xiangyuan Bu; Kai Yang; Zhu Han;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Edge computing; Task analysis; Delays; Cloud computing; Programming; Indexes; Computational modeling;

机译：边缘计算;任务分析;延迟;云计算;编程;索引;计算建模;

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