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Fair Joint Offloading and Consensus Optimization in Blockchain-Enabled Mobile Edge Computing
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PRE
AI
DOI：10.1109/tmc.2026.3683699.png)
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摘要
En 中文
区块链赋能的移动边缘计算（MEC）必须在高度异构的AIoT设备下联合优化任务卸载和共识最终性，其中延迟/能量约束和公平敏感的激励机制与时间变化的验证者可靠性共存。我们提出FE-CTDE，一个统一框架，耦合（1）一个达到唯一均衡并减少效用差异的Stackelberg定价与分配层，（2）一个可靠性感知的动态BFT委员会和区块打包机制，在间歇性连接下稳定确认延迟，以及（3）一个集中式训练/分布式执行的多智能体策略，在运行时仅要求本地观测即可输出连续卸载比例。在多样化异构性、工作负载突发性和链路间歇性上的广泛模拟表明，FE-CTDE在减少端到端延迟/能量并维持更高有效共识吞吐量的同时，持续提升社会福利和公平性，相比强基线提升高达22.23%。我们进一步报告了协议/学习开销，并提供了可重现的实现细节。
Keyword:
Mobile edge computing
blockchain
task offloading
consensus optimization
fair resource allocation
期刊
IF:
9.2
论文数:
5.9K
被引数:
1.8W
机构
引用论文
A QoS-Aware Technique for Computation Offloading in IoT-Edge Platforms Using a Convolutional Neural Network and Markov Decision Process使用卷积神经网络和马尔可夫决策过程在IoT边缘平台中进行计算卸载的QoS感知技术.png)
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