移动边缘计算中基于内容动态刷新的能耗优化

摘要：

随着移动互联网的飞速发展与相关技术的不断提升,社交类应用已成为现下主流应用之一.同时,手机应用的功能也越来越丰富,其能耗需求以及信息处理能力也越来越大.针对移动社交平台忽略网络状态、频繁刷新内容(文字、图片、视频等)造成的高能耗以及运算能力问题,提出一种边缘计算模式下基于Markov决策过程(Markov decision process,MDP)的能耗优化模型.该模型考虑不同环境的网络状态,根据手机当前电量以及用户刷新频率,通过本地移动边缘计算层完成数据处理,在Markov决策过程生成的决策表中选择最优策略,动态选择最佳的网络接入以及刷新下载最佳的图片格式.该模型不仅减少刷新时间,而且能够降低移动平台的能耗.实验结果表明:相比于使用单一网络的图片刷新模式,在保证不减少用户刷新次数的前提下,该能耗优化模型降低能耗约12.1％.

关键词：社交APP、Markov决策过程、能耗优化、刷新模式、边缘计算

所属期刊栏目：55

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61572401,61672426;陕西省工业攻关项目2014K05-42This work was supported by the National Natural Science Foundation of China61572401,61672426;the Key Industrial Program of Shaanxi Province of China2014K05-42

在线出版日期：2018-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：563-571