Resumen

La computación en la nube móvil (MCC) proporciona una plataforma para que los dispositivos móviles con recursos limitados descarguen sus tareas. La MCC tiene las características de la computación en la nube y sus propias características como la movilidad y la transmisión de datos inalámbrica, lo que plantea nuevos desafíos para la decisión de descarga en la MCC. Sin embargo, la mayoría de los trabajos existentes sobre la decisión de descarga asumen que los entornos de la nube móvil son estables y se centran únicamente en optimizar el consumo de las aplicaciones descargadas, pero ignoran el consumo causado por los algoritmos de decisión de descarga en sí mismos. Este artículo se centra en la decisión de descarga en tiempo de ejecución en entornos dinámicos de nube móvil con la consideración de reducir el consumo de los algoritmos de decisión de descarga. Se propone un algoritmo cooperativo de decisión de descarga en tiempo de ejecución, que aprovecha la cooperación del aprendizaje automático en línea y el algoritmo genético para tomar decisiones de descarga, para abordar este problema. Las simulaciones muestran que el algoritmo propuesto ayuda a las aplicaciones descargadas a ahorrar más energía y tiempo mientras consumen menos recursos informáticos.

• Materias:Comunicación inalámbrica Blockchain Comunicaciones vehiculares Enrutamiento Redes centradas
• Subjects:Wireless communication Blockchain Vehicular communications Routing Focused networks
• Palabras claves:Computación en nube móvil; Decisión de descarga; Movilidad; Transmisión inalámbrica de datos; Algoritmo de decisión de descarga en tiempo de ejecución; Ahorro de energía.
• Keywords:Mobile cloud computing; Offloading decision; Mobility; Wireless data transmission; Runtime offloading decision algorithm; Energy-saving