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移动云计算卸载技术研究现状及其在电网中的应用 被引量：9
1
作者 刘明月 涂崎 +2 位作者 汪洋 孟萨出拉 赵雄文 《电力信息与通信技术》 2021年第1期49-56,共8页
近年来,随着移动智能终端的迅猛增长,集移动互联网和云计算的移动云计算技术受到学术界和工业界越来越多的关注。结合4G、5G及WiFi的发展,移动设备的便携性和存储能力给用户带来丰富的移动应用体验。移动云计算作为新兴技术,5G网络最重... 近年来,随着移动智能终端的迅猛增长,集移动互联网和云计算的移动云计算技术受到学术界和工业界越来越多的关注。结合4G、5G及WiFi的发展,移动设备的便携性和存储能力给用户带来丰富的移动应用体验。移动云计算作为新兴技术,5G网络最重要的技术之一,是移动通信领域的研究热点。目前移动云计算技术仍处在发展期,许多问题亟待解决,其中如何确定卸载任务是研究领域主要关注的问题之一。文章首先对移动云计算网络的基本架构与特点进行简要介绍,重点分类与归纳整理了移动云计算卸载技术研究中的最新成果,介绍了移动云计算技术在智能电网中的应用,最后对该技术的发展趋势进行了展望,试图为该研究领域勾画出一个较为全面和清晰的概貌。 展开更多
关键词 移动云计算 动态卸载 云计算 智能电网
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移动云环境下的应用分流系统
2
作者 张照胜 陈平 +1 位作者 李泽堃 李蜀瑜 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第S1期104-108,共5页
为解决移动设备有限的内存和电池容量与移动设备发展不匹配的问题,基于移动分流的思想,提出一种以时间和能耗为目标函数的非I/O密集型应用程序分流系统.运行时,基于划分好的应用程序,根据动态分流算法将其部分或者全部分流到云端执行,... 为解决移动设备有限的内存和电池容量与移动设备发展不匹配的问题,基于移动分流的思想,提出一种以时间和能耗为目标函数的非I/O密集型应用程序分流系统.运行时,基于划分好的应用程序,根据动态分流算法将其部分或者全部分流到云端执行,以达到减少应用程序的执行时间和智能手机能源的消耗,从而提高用户的体验度.最后,基于人脸识别程序,通过仿真对比试验验证了应用程序分流系统在时间和能耗上的有效性. 展开更多
关键词 移动云计算 时间 能耗 动态分流 分流系统
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圆筒型FPSO总体设计方案与关键技术——以“海洋石油122”为例 被引量：13
3
作者 李达 白雪平 +4 位作者 张婧文 易丛 苏云龙 陈国龙 胡斌 《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期184-194,共11页
流花11-1油田二次开发采用深水导管架回接圆筒型FPSO的开发模式。作为亚洲首座自主设计、建造和安装的圆筒型FPSO——“海洋石油122”,其在设计、制造等阶段面临南海环境条件恶劣、非船型运动机理、布置空间紧凑、无动力定位外输油轮、... 流花11-1油田二次开发采用深水导管架回接圆筒型FPSO的开发模式。作为亚洲首座自主设计、建造和安装的圆筒型FPSO——“海洋石油122”,其在设计、制造等阶段面临南海环境条件恶劣、非船型运动机理、布置空间紧凑、无动力定位外输油轮、建造工期短等诸多挑战。本文阐述了圆筒型FPSO一体化设计理念、适应多点系泊的方位设计、各性能平衡的分舱设计以及安全便利的压排载系统等设计方案。在此基础上,对相关关键技术展开了重点论述,包括:为满足布置空间与储油需求前提下,提高圆筒型FPSO在高波陡下的运动适应性,确定了船体的合理水线面直径及在阻尼板外侧增加锯齿形裙边的阻尼板设计,有效降低圆筒型FPSO的升沉与偏移;为降低外输作业风险,提高外输作业概率,开展了非动力定位油轮外输方案设计,设置了圆筒型FPSO的合理外输点;为降低系泊张力,研究采用了聚酯缆系泊系统,降低了系泊工程投资;针对以往圆筒型FPSO建造周期长、调试工作量大的不足,进行了一体化结构设计,大大缩减了上部组块与船体的合龙周期。该圆筒型FPSO目前已进入建造阶段,对中国南海圆筒型FPSO的设计、建造和运营具有较高的借鉴意义。 展开更多
关键词 流花11-1油田 圆筒型FPSO 总体设计 运动适应性 非动力定位油轮外输方案 聚酯缆系泊系统 一体化结构设计
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面向边缘计算的一种基于深度强化学习的计算卸载策略
4
作者 程耀东 田润鑫 《无线互联科技》 2024年第13期19-21,共3页
随着移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的兴起,为解决资源受限的移动设备,文章提出了一种有前景的解决方案,主要研究了一种利用深度强化学习(DRL)技术的动态任务卸载策略,该策略针对离散事件进行了特别设计,同时提出一种优化后的... 随着移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的兴起,为解决资源受限的移动设备,文章提出了一种有前景的解决方案,主要研究了一种利用深度强化学习(DRL)技术的动态任务卸载策略,该策略针对离散事件进行了特别设计,同时提出一种优化后的DDPG算法的连续动作空间DRL方法,利用此方法,独立地为每位移动用户定制了高效的计算卸载策略,实现了在用户端的本地计算与边缘计算之间的智能决策。通过仿真实验结果可以看出每个用户可以根据对MEC系统的局部观测,自适应地分配本地执行和任务卸载的功率。 展开更多
关键词 移动边缘计算 深度强化学习 离散动态任务卸载
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车载多接入边缘网络中联合资源分配和动态任务卸载方案 被引量：3
5
作者 薛建彬 安悦 +1 位作者 关向瑞 安亚宁 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期61-69,共9页
针对车联网中车辆移动速度过快产生的任务卸载失败问题,设计了一个有效的任务卸载风险评估模型,并提出了联合资源分配的动态任务卸载方案。将时间、能耗和风险共同建模为系统效用,通过联合优化卸载决策、资源分配来最大化系统效用。优... 针对车联网中车辆移动速度过快产生的任务卸载失败问题,设计了一个有效的任务卸载风险评估模型,并提出了联合资源分配的动态任务卸载方案。将时间、能耗和风险共同建模为系统效用,通过联合优化卸载决策、资源分配来最大化系统效用。优化问题被公式化为混合整数非线性规划,在给定卸载决策的情况下,利用凸优化技术解决计算资源分配问题,功率分配通过分式规划技术来优化。仿真分析了车辆移动性对系统效用的影响,证明了所提方案的合理性。 展开更多
关键词 移动边缘计算 V2V通信 资源分配 动态任务卸载
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基于WPT-MEC的动态自适应卸载方法 被引量：1
6
作者 苏麟 党小超 +2 位作者 郝占军 汝春瑞 尚旭 《物联网学报》 2022年第4期128-138,共11页
针对动态衰落时变的信道状态信息,为解决多用户的任务卸载和资源优化问题,将无线电能传输(WPT,wireless power transmission)技术和移动边缘计算(MEC,mobile edge computing)结合,提出一种基于WPT-MEC的动态自适应卸载(RLDO)方法。无线... 针对动态衰落时变的信道状态信息,为解决多用户的任务卸载和资源优化问题,将无线电能传输(WPT,wireless power transmission)技术和移动边缘计算(MEC,mobile edge computing)结合,提出一种基于WPT-MEC的动态自适应卸载(RLDO)方法。无线电能传输技术可为无线终端用户(WEU,wirelessend-user)提供能量,有效缓解传统电池供能有限的问题。为使资源利用最大化,设计一个无线电能的MEC网络模型,无线终端用户从无线接入点(AP,accesspoint)收集的能量存储至可充电电池内,再利用此能量进行任务计算或任务卸载。该方法通过部署在MEC服务器的全连接深度神经网络(DNN,deep neural network)进行实时的卸载决策。采用完全的二元制卸载策略进行卸载决策。仿真结果表明,在面向多用户时变的无线信道环境下,该方法的计算速率仍可以保持在92%以上。与基本方法相比,在提高计算速率、降低时延和能耗方面具有较大优越性,有效降低了计算复杂度。 展开更多
关键词 信道状态信息 移动边缘计算 无线电能传输 深度神经网络 动态自适应卸载
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基于动态任务迁移的近数据处理方法 被引量：1
7
作者 华幸成 刘鹏 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期2348-2356,共9页
为了应对大数据应用中数据移动对系统性能和能耗造成的负面影响,基于3D存储器集成存储与逻辑电路的特点和MapReduce模型的并发特性,提出一种基于动态任务迁移的近数据处理(NDP)方法.对MapReduce应用的工作流解耦以获取核心计算任务,提... 为了应对大数据应用中数据移动对系统性能和能耗造成的负面影响,基于3D存储器集成存储与逻辑电路的特点和MapReduce模型的并发特性,提出一种基于动态任务迁移的近数据处理(NDP)方法.对MapReduce应用的工作流解耦以获取核心计算任务,提供迁移机制将计算任务动态迁移到NDP单元中;采用原子操作优化数据访问,从而大幅度减少数据移动.实验结果表明,对于MapReduce应用,提出的近数据处理方法将75%的数据移动约束在存储单元内部,有效减少了主处理单元与存储单元之间的数据移动.与目前最先进的工作相比,所提方法在系统性能和系统能效上分别有70%和44%的提升. 展开更多
关键词 近数据处理(NDP) MAPREDUCE 3D存储器 动态任务迁移
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基于机器学习的物联网应用动态安全卸载策略
8
作者 居晓琴 《网络空间安全》 2020年第9期111-115,共5页
针对当前物联网任务卸载算法在延迟、能耗和安全方面存在的缺点,文章提出了一种基于机器学习的物联网应用动态安全卸载策略,通过使用机器学习策略,可以在雾-物联网(Fog-IoT)环境中实现高效、安全的卸载。首先,采用Neuro-Fuzzy模型在智... 针对当前物联网任务卸载算法在延迟、能耗和安全方面存在的缺点,文章提出了一种基于机器学习的物联网应用动态安全卸载策略,通过使用机器学习策略,可以在雾-物联网(Fog-IoT)环境中实现高效、安全的卸载。首先,采用Neuro-Fuzzy模型在智能网关上保护数据;其次,使用粒子群优化为IoT设备选择一个最佳Fog节点;然后,通过智能网关将任务卸载到雾节点上,如果雾节点无法处理工作负载,则将其转发到云中,敏感数据保存在私有云,非敏感数据实施动态卸载策略进行卸载。实验结果表明,提出的动态安全卸载策略最大程度地减少了延迟和能耗,比其他现有算法更具优势。 展开更多
关键词 物联网 雾计算 动态安全卸载 强化学习 Neuro-Fuzzy模型
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