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A Dynamic Optimization Framework for Computation Rate Maximization in UAV-Assisted Mobile Edge Computing
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PRE
AI
DOI：10.1109/TVT.2025.3546026.png)
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摘要
En 中文
移动边缘计算（MEC）显著提升物联网（IoT）设备的计算能力并降低能耗，作为云计算的有价值补充。无人机（UAV）在MEC系统中的应用可有效缓解偏远地区通信设施不足或损坏的问题，进一步扩展了MEC的应用范围。本文提出了一种动态环境下无人机辅助无线供电MEC系统的系统模型，目标是为用户设备最大化计算速率。由于动态环境中优化目标复杂性，我们提出了一种基于群智能的优化框架，并引入了响应环境变化的机制，旨在增强静态和动态环境下的群体多样性，以克服早熟收敛问题。我们将粒子群优化和和声搜索整合到所提出的框架中，分别命名为DOPSO和DOHS。针对无人机辅助MEC系统中的两种卸载模式进行的仿真结果表明，所提出的框架显著优于其他动态优化算法。
Keyword:
Mobile edge computing
unmanned aerial vehicle
swarm intelligence
task offloading
UAV-assisted wireless-powered MEC
particle swarm optimization
期刊
IF:
7.1
论文数:
1.8W
被引数:
6.6W
机构
引用论文
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