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公开(公告)号：CN111988805A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010889090.X
申请日：2020-08-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向可靠时延保障的端边协同方法，属于通信技术领域，包括以下步骤：S1：建立系统模型，计算任务所经历的时延；S2：计算任务卸载平均时延；S3：计算任务本地计算时延，首先将本地计算建模为M/D/1排队模型，根据推导出的违约概率模型计算求得本地任务平均时延；S4：在不同任务分割比的配置下搜索最优的发送速率配置，进一步选取最优的发送速率和任务分割比；S5：选择出最优的发送速率和任务分割并开始任务发送和计算。本发明采用嵌入式马尔科夫理论对计算卸载的平均时延模型进行建模，基于网络演算理论对本地计算平均时延进行推导，基于任务的时延需求优化任务流的卸载比例与卸载速率，最小化任务的时延违约概率。
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公开(公告)号：CN111988805B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010889090.X
申请日：2020-08-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向可靠时延保障的端边协同方法，属于通信技术领域，包括以下步骤：S1：建立系统模型，计算任务所经历的时延；S2：计算任务卸载平均时延；S3：计算任务本地计算时延，首先将本地计算建模为M/D/1排队模型，根据推导出的违约概率模型计算求得本地任务平均时延；S4：在不同任务分割比的配置下搜索最优的发送速率配置，进一步选取最优的发送速率和任务分割比；S5：选择出最优的发送速率和任务分割并开始任务发送和计算。本发明采用嵌入式马尔科夫理论对计算卸载的平均时延模型进行建模，基于网络演算理论对本地计算平均时延进行推导，基于任务的时延需求优化任务流的卸载比例与卸载速率，最小化任务的时延违约概率。
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