Resumen

Como tecnología clave indispensable en el Internet de las Cosas (IoT) 5G, la computación de borde móvil (MEC) proporciona una variedad de computación y servicios en el borde de la red para dispositivos móviles (MDs) con limitaciones energéticas y de computación. En este artículo, utilizamos las características de multiacceso de las redes heterogéneas 5G y la teoría de colas. Al considerar la heterogeneidad de las estaciones base, establecemos el modelo de consumo de espera y transmisión al descargar tareas. Luego, se plantea el problema de optimizar conjuntamente el consumo de energía y retraso de los MDs. Adoptamos un esquema de optimización basado en la probabilidad de asignación de tareas; además, se desarrolla un algoritmo de asignación de tareas basado en el método de puntos interiores de quasi-Newton (TA-QNIP) para resolver el problema de optimización. En comparación con el algoritmo de puntos interiores de Newton, el algoritmo propuesto acelera la velocidad de convergencia, reduce la complejidad del algoritmo y se acerca más a la solución óptima de la función objetivo. Los resultados de la simulación demuestran que el método propuesto puede reducir eficazmente el consumo total de los MDs; además, se comprueba el rendimiento del algoritmo.

• 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:Edge computing; 5g; Internet de las cosas; Dispositivos móviles; Optimización; Algoritmo
• Keywords:Edge computing; 5g; Internet of things; Mobile devices; Optimization; Algorithm