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Resource Assignment Algorithms for Autonomous Mobile Robots with Task Offloading
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OA
AI
DOI：10.3390/fi17010039.png)
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摘要
En 中文
本文研究了在复杂室外场景下，为完成类似配送任务的移动机器人车队操作效率的优化问题。由于机器人受限于有限的机载计算资源，需要将部分复杂的计算任务卸载到边缘/云服务器，这些任务需要人工智能技术并具有高计算负载。移动机器人还需要与承载边缘/云服务器的网络进行可靠且高效的无线电通信。资源分配的目标是减少使用无线电链路和计算节点所产生的总延迟和时延。这种最小化问题是一个非线性整数规划问题，具有高复杂度。本文提出了一种降低复杂度的算法，能够联合优化可用的无线电和计算资源。原始问题被重新表述和简化，使其也能被自利和贪婪算法求解。为进行比较，遗传算法（GA）被用作所提出优化技术的基础。在多种场景下的仿真结果表明，所提出的序贯最小化（SM）算法能够在显著降低复杂度的同时达到近最优解，相对于GA具有明显优势。
Keyword:
mobile robots
radio resource assignment
task offloading
metaheuristic optimization
latency minimization
期刊
IF:
3.6
论文数:
1.3K
被引数:
6.5K
机构
引用论文
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