Energy Efficient Computation Offloading in Mobile Edge Computing

156 Seiten, Taschenbuch
€ 164,99

Auch verfügbar als:

Hardcover
€ 164,99
-
+
Lieferung in 7-14 Werktagen

Bitte haben Sie einen Moment Geduld, wir legen Ihr Produkt in den Warenkorb.

Mehr Informationen
Reihe Wireless Networks
Themen Informatik und Informationstechnologie Computerhardware Netzwerk-Hardware
ISBN 9783031168246
Sprache Englisch
Erscheinungsdatum 31.10.2023
Größe 23.5 x 15.5 cm
Verlag Springer International Publishing
LieferzeitLieferung in 7-14 Werktagen
HerstellerangabenAnzeigen
Springer Nature Customer Service Center GmbH
Europaplatz 3 | DE-69115 Heidelberg
ProductSafety@springernature.com
Unsere Prinzipien
  • ✔ kostenlose Lieferung innerhalb Österreichs ab € 35,–
  • ✔ über 1,5 Mio. Bücher, DVDs & CDs im Angebot
  • ✔ alle FALTER-Produkte und Abos, nur hier!
  • ✔ keine Weitergabe personenbezogener Daten an Dritte
  • ✔ als 100% österreichisches Unternehmen liefern wir innerhalb Österreichs mit der Österreichischen Post
Kurzbeschreibung des Verlags

This book provides a comprehensive review and in-depth discussion of the state-of-the-art research literature and propose energy-efficient computation offloading and resources management for mobile edge computing (MEC), covering task offloading, channel allocation, frequency scaling and resource scheduling. Since the task arrival process and channel conditions are stochastic and dynamic, the authors first propose an energy efficient dynamic computing offloading scheme to minimize energy consumption and guarantee end devices’ delay performance. To further improve energy efficiency combined with tail energy, the authors present a computation offloading and frequency scaling scheme to jointly deal with the stochastic task allocation and CPU-cycle frequency scaling for minimal energy consumption while guaranteeing the system stability. They also investigate delay-aware and energy-efficient computation offloading in a dynamic MEC system with multiple edge servers, and introduce anend-to-end deep reinforcement learning (DRL) approach to select the best edge server for offloading and allocate the optimal computational resource such that the expected long-term utility is maximized. Finally, the authors study the multi-task computation offloading in multi-access MEC via non-orthogonal multiple access (NOMA) and accounting for the time-varying channel conditions. An online algorithm based on DRL is proposed to efficiently learn the near-optimal offloading solutions. Researchers working in  mobile edge computing, task offloading and resource management, as well as advanced level students in electrical and computer engineering, telecommunications, computer science or other related disciplines will find this book useful as a reference. Professionals working within these related fields will also benefit from this book.  

Mehr Informationen
Reihe Wireless Networks
Themen Informatik und Informationstechnologie Computerhardware Netzwerk-Hardware
ISBN 9783031168246
Sprache Englisch
Erscheinungsdatum 31.10.2023
Größe 23.5 x 15.5 cm
Verlag Springer International Publishing
LieferzeitLieferung in 7-14 Werktagen
HerstellerangabenAnzeigen
Springer Nature Customer Service Center GmbH
Europaplatz 3 | DE-69115 Heidelberg
ProductSafety@springernature.com
Unsere Prinzipien
  • ✔ kostenlose Lieferung innerhalb Österreichs ab € 35,–
  • ✔ über 1,5 Mio. Bücher, DVDs & CDs im Angebot
  • ✔ alle FALTER-Produkte und Abos, nur hier!
  • ✔ keine Weitergabe personenbezogener Daten an Dritte
  • ✔ als 100% österreichisches Unternehmen liefern wir innerhalb Österreichs mit der Österreichischen Post