Resumen

La computación en el borde móvil (MEC) puede aliviar el problema de escasez de recursos informáticos de los equipos de usuario móviles (UEs). Sin embargo, debido a la larga distancia de comunicación o la obstrucción de grandes obstáculos, es posible que no exista un enlace de comunicación directo entre un UE y un nodo MEC. Esto dificulta la descarga de tareas en MEC. Los vehículos aéreos no tripulados (UAVs) tienen un alto grado de movilidad y pueden llevar módulos de computación y almacenamiento livianos. Este artículo presenta un método de MEC asistido por UAV, en el cual el UAV puede transmitir los datos de entrada de una tarea de un UE al nodo MEC y también puede utilizar los recursos de computación y almacenamiento aéreos para acortar el tiempo de ejecución de las tareas descargadas. Teniendo en cuenta la estricta dependencia de orden entre múltiples tareas descargadas, este artículo optimiza la programación de tareas y la ruta de vuelo del UAV de manera conjunta. También se desarrolla un algoritmo heurístico basado en la optimización por enjambre de partículas (PSO) para encontrar la solución óptima. Los resultados de la simulación muestran que el método de programación de múltiples tareas propuesto siempre puede encontrar el mejor equilibrio entre la posición de los UAVs y la condición del canal inalámbrico. En comparación con otros tres métodos de programación de referencia, el método propuesto puede utilizar el tiempo de ejecución mínimo para completar todas las tareas descargadas.

• Materias:Red 5G Internet de las cosas Seguridad de la información Tecnologías de comunicación
• Subjects:5G Network Internet of things Information security Communication technologies
• Palabras claves:Computación móvil de borde; Descarga de tareas; Vehículos aéreos no tripulados; Método MEC asistido por UAV; Programación de tareas; Optimización de enjambre de partículas.
• Keywords:Mobile edge computing; Task offloading; Unmanned aerial vehicles; UAV-assisted MEC method; Task scheduling; Particle swarm optimization