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嵌入式微云MCC中基于回歸的任務卸載與最優(yōu)資源分配

發(fā)布時間:2024-03-09 06:22
  智能設備是當前最流行的設備,由于其計算功能,過去十年中用戶數(shù)量也在增加。盡管他們克服由于其小電池尺寸的阻礙而產(chǎn)生的電源供電不足,以及僅存儲少量能量,移動設備仍然無法滿足許多終端用戶的計算先決條件。從智能設備到云端的任務卸載是處理該問題的一個適當?shù)某绦?特別是遠程系統(tǒng)的快速發(fā)展和無處不在可用資產(chǎn)微云計算。由于任務卸載處于發(fā)展初期,因此需要進行很大程度上的評估和改進。第3章介紹了一個卸載結構以便任務卸載可以為智能設備預留能源。果蠅優(yōu)化的任務調(diào)度(FOTO)被提出用于通過果蠅優(yōu)化算法優(yōu)化云中的任務卸載。我們對CMSACO(基于蟻群優(yōu)化算法的協(xié)作式多任務調(diào)度)和基于啟發(fā)式隊列的算法(GA-ACO)在能耗、運行時間和成本方面進行了性能評估比較。首先,基于服務時間和常規(guī)線性回歸做出卸載決策。卸載過程用來評估用戶傳入任務的資源浪費和任務優(yōu)先級;谟脩魞(yōu)先級形成的隊列用來微云計算中的任務卸載。我們的評估研究表明,能源不能總是由卸載過程保留和存儲;而且傳輸過程中的能量大于計算過程的能量從而無法節(jié)省能量。因此,為了使卸載過程有利,卸載決策的需求限制是至關重要的。其次,對于智能設備和各自應用的能源利用率,...

【文章頁數(shù)】:69 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1. Introduction
    1.1 Research Background
    1.2 Research Challenges
        1.2.1 Challenges in Off-loading
        1.2.2 Data Security Challenges
        1.2.3 Mobile Device Security Challenges
        1.2.4 Privacy Challenges
    1.3 Research Methods
        1.3.1 Task Off-loading in MCC
        1.3.2 Resource Allocation
        1.3.3 Fruit Fly Algorithm
        1.3.4 Cloudlet
    1.4 Research Significance
    1.5 Research Objectives
    1.6 Thesis Representation
2. Background and Related Work
3. FOTO based Efficient Task Off-loading and Resource Allocation in MCC
    3.1 Introduction
    3.2 System Model and Problem Statement
        3.2.1 Graph Model of Task
        3.2.2 Problem Formulation
        3.2.3 Proposed Methodology for Task Off-loading
    3.3 Request Reformulation using Linear Regression Algorithm
    3.4 Job Type Classification
    3.5 Task Off-loading
    3.6 Mathematical Model
    3.7 Fruit Fly Algorithm based Optimization
    3.8 Experimental Results and Summary
        3.8.1 Simulation Step
        3.8.2 Experimental Results
    3.9 Summary
4. Security-Aware PSO based Task Off-loading in MCC
    4.1 Introduction
    4.2 Security Parameters
        4.2.1 Confidentiality in Off-loading
        4.2.2 Integrity in Off-loading
        4.2.3 Authentication in Off-loading
    4.3 Proposed Secured Task Off-loading Model
    4.4 Problem Formulation
    4.5 Proposed Methodology
    4.6 PSO parameters
    4.7 Experimental Setup and Evaluation
    4.8 Summary
5. Conclusion and Future Work
    5.1 Conclusion
    5.2 future Work
References
Research Projects and Publications in Master Study
Acknowledgement



本文編號:3923031

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