Mobile Edge Computing (MEC) has attracted significant research efforts in the recent years. However, these works consider mostly the computation resources located at the cloud centers and wireless access nodes, ignoring the possibility of utilizing server-empowered relays to improve the performance. In this paper, we study stochastic relay-assisted MEC in systems with discrete transmission time-line and block fading wireless channels. In order to clearly identify and inspect the fundamental affecting factors, we investigate the building block of this architecture, namely a hierarchical network consisting of a source, a buffer-and-server-aided relay and another higher-level computing node. We provide a framework to take into account the effects of the fading channels, the task arrival dynamics as well as the queuing delays in both the transmission and computation buffers, which facilitates the derivation of the expression for the Average Response Time (ART). Based on that and the system average power consumption in each slot, we introduce the concept of Average Response Energy (ARE) as a novel metric to capture the energy efficiency in MEC while considering the stochastic nature of the system parameters. Accordingly, we propose two offloading schemes with their respective problem formulations, namely the Minimum ART (MART) and the Minimum ARE (MARE) schemes, to optimize the transmission power and task assignment probability while keeping the system queues stable. We demonstrate the difference of the formulated problems with the relevant problem in a recent work, analyze the properties of the problems and noting them, we propose effective solution methods. Using extensive simulations, we validate the presented analysis and show the effectiveness of the proposed schemes in comparison with various baseline methods adapting existing approaches.


翻译:近些年来,移动电磁计算(MEC)吸引了重要的研究工作。然而,这些工作主要考虑云中中心和无线接入节点的计算资源,忽略了利用服务器-动力继电器来改进性能的可能性。在本文中,我们研究了离散传输时间线和块状淡化无线频道系统中的随机中继辅助中继器(MEC)系统。为了明确识别和检查基本影响因素,我们调查了这一结构的构件,即由源、缓冲和服务器辅助中继器组成的分级网络和另一个较高级计算节点组成的计算资源。我们提供了一个框架,以考虑到淡化渠道的影响、任务到来动力动态以及传输和计算缓冲的排出延迟,从而便利了平均反应时间(ART)的表达方式和每个时段的系统平均电能消耗量。我们引入了“平均反应能源(ARE)”概念,作为一种新指标,用以在考虑系统差异的性质时,我们提供了一个框架,我们考虑淡化的渠道、任务到任务到任务到达的进度的进度变化动态,我们提出了两个分析方法。我们用最短的计算方法,用最短的方法,用最短的方法,用最短的方法,用最短的运算法,用最短的运算法,用最短的运算法,用最短的计算方法,用最短的运算法,用最短的运算法,用最短的计算方法,用最短的运算法,用最短的方法,用最短的方法,用最短的运算法,用最短的运法,用最短的运算法,用最短的运法,用最短的运法,用最短的运法,用最短的运法,用最短的运算法,用最短的运算算法,用最短的运法,用最短的运法,用最短的运法,用最短的运算方法,用最短的运算法,用最短的运算方法,用最短的运算方法,用最短的运算法,用最短的运法,用法,用最短的运算法,用最短的运算法,用法,用法,用法,用最短法,用最短法,用最短的

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