دانلود مقاله و خرید ترجمه:تخلیه محاسباتی خودکار در لبه متحرک برای برنامه های اینترنت اشیاء - 2019
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید
مقالات ترجمه شده اینترنت اشیاء ( Internet of Things )
  • Autonomic computation offloading in mobile edge for IoT applications تخلیه محاسباتی خودکار در لبه متحرک برای برنامه های اینترنت اشیاء
    دانلود مقاله | مقاله انگلیسی رایگان | خرید ترجمه فارسی مقاله

    سال انتشار:

    2019


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    تخلیه محاسباتی خودکار در لبه متحرک برای برنامه های اینترنت اشیاء


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Autonomic computation offloading in mobile edge for IoT applications


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Future Generation Computer Systems 90 (2019) 149–157


    نویسنده:

    Md Golam Rabiul Alam a, Mohammad Mehedi Hassan b,∗, Md: ZIa Uddin c, Ahmad Almogren b, Giancarlo Fortino


    چکیده انگلیسی:

    Computation offloading is a protuberant elucidation for the resource-constrained mobile devices to accomplish the process demands high computation capability. The mobile cloud is the well-known existing offloading platform, which usually far-end network solution, to leverage computation of the resource-constrained mobile devices. Because of the far-end network solution, the user devices experience higher latency or network delay, which negatively affects the real-time mobile Internet of things (IoT) applications. Therefore, this paper proposed near-end network solution of computation offloading in mobile edge/fog. The mobility, heterogeneity and geographical distribution mobile devices through several challenges in computation offloading in mobile edge/fog. However, for handling the computation resource demand from the massive mobile devices, a deep Q-learning based autonomic management framework is proposed. The distributed edge/fog network controller (FNC) scavenging the available edge/fog resources i.e. processing, memory, network to enable edge/fog computation service. The randomness in the availability of resources and numerous options for allocating those resources for offloading computation fits the problem appropriate for modeling through Markov decision process (MDP) and solution through reinforcement learning. The proposed model is simulated through MATLAB considering oscillated resource demands and mobility of end user devices. The proposed autonomic deep Q-learning based method significantly improves the performance of the computation offloading through minimizing the latency of service computing. The total power consumption due to different offloading decisions is also studied for comparative study purpose which shows the proposed approach as energy efficient with respect to the state-of-the-art computation offloading solutions.
    Keywords: Computation offloading | Autonomic computing | Mobile edge/fog computing | Deep Q- learning


    چکیده فارسی:

    تخلیه محاسباتی یک توضیح برجسته برای دستگاههای سیار محدود به منابع است که انجام این فرایند مستلزم توانایی محاسباتی بالایی است. وجود ابر متحرک در پلتفرم تخلیه کاملاً شناخته شده است و بطور معمول در راه حلهای شبکه‌ای بسیار دور برای استفاده در محاسبه دستگاههای سیار محدود به منابع بکار می‌رود. به خاطر راه حل شبکه‌ای بسیار دور، دستگاه‌های کاربر، تأخیر شبکه‌ای بالایی را تجربه می‌کنند که بر برنامه‌های اینترنت اشیاء (IOT) متحرک در زمان واقعی، تأثیر منفی دارد. بنابراین، این مقاله یک راه حل شبکه‌ای بسیار نزدیک را برای تخلیه محاسباتی در مه/لبه متحرک پیشنهاد می‌دهد. تحرک، تنوع و توزیع جغرافیایی دستگاههای همراه از طریق چالشهای متعددی در تخلیه محاسباتی در مه/لبه متحرک. با این حال، برای پاسخگویی به تقاضای منابع محاسباتی در دستگاههای همراه بزرگ، یک چارچوب مدیریت خودکار مبتنی بر یادگیری عمیق Q مطرح می‌شود. کنترلگر لبه توزیع شده/ شبکه مه (FOC) که منابع مه/ لبه موجود برای مثال پردازش، حافظه، شبکه را پاکسازی می‌کند، سرویس محاسباتی مه/لبه را فعال می‌نماید. تصادفی بودن دسترس پذیری منابع و گزینه‌های بی شمار برای اختصاص آن منابع به محاسبه تخلیه، با مسئله مناسب برای مدلسازی از طریق روند تصمیم گیری Markov (MDF) و راه حل از طریق یادگیری تقویتی متناسب است. مدل پیشنهادی با توجه به نیازهای متغیر منابع و تحرک دستگاههای کاربر نهایی شبیه سازی شده است. روش پیشنهادی یادگیری عمیقQ، به طور قابل توجهی عملکرد تخلیه محاسباتی را از طریق به حداقل رساندن تأخیر در محاسبات سرویس، بهبود می‌بخشد. همچنین،کل نیرو با توجه تصمیم گیریهای مختلف تخلیه به منظور بررسیهای مقایسه‌ای مورد مطالعه قرار گرفته است که این رویکرد پیشنهادی را با توجه به راه حل‌های تخلیه محاسباتی پیشرفته، به عنوان یک رویکرد دارای مصرف بهینه انرژی نشان می‌دهد.
    واژگان کلیدی: تخلیه محاسباتی | محاسبه خودکار | محاسبه مه/لبه متحرک | یادگیری عمیق Q


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 9
    تعداد صفحات فایل doc فارسی(با احتساب مراجع): 22

    وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول: به صورت کامل ترجمه شده است

    وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول: به صورت کامل ترجمه شده است

    حجم فایل: 435 کیلوبایت


    قیمت: 32000 تومان    25600 تومان (20 % تخفیف)


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi