Resumen

Con el fin de extender eficazmente la vida útil de los dispositivos de Internet de las Cosas (IoT), mejorar la eficiencia energética del procesamiento de tareas y construir un sistema de computación en el borde autosuficiente y ecológico, este documento propone un mecanismo eficiente y de ahorro energético para la descarga de cálculos con captación de energía para IoT. Específicamente, basado en la consideración integral de los recursos de cómputo locales, la proporción de asignación de tiempo de captación de energía y la decisión de descarga, se formula un problema de optimización que minimiza el consumo total de energía de todos los dispositivos de usuario. Para resolver dicho problema de optimización, se propone un algoritmo de decisión de descarga y asignación de recursos eficiente y de ahorro energético basado en aprendizaje profundo. El diseño de la arquitectura de red neuronal profunda que incorpora un método de regularización y el empleo del método de descenso de gradiente estocástico pueden acelerar la tasa de converg

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Propone; Eficiencia energética; Descarga de computación; Recolección de energía; Problema de optimización; Basado en aprendizaje profundo.
• Keywords:Proposes; Energy efficiency; Computation offloading; Energy harvesting; Optimization problem; Deep learning-based.