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讲座报告

Combinatorial Optimization of Computation Offloading in Fog Computing

来源:通信工程集团          点击:
报告人 Li Keqin 教授 时间 10月18日9:30
地点 腾讯会议直播 报告时间

讲座名称:Combinatorial Optimization of Computation Offloading in Fog Computing

讲座人:Li Keqin 教授

讲座时间:10月18日9:30

讲座地点:腾讯会议直播 (ID:815 346 140 )


讲座人介绍:

李克勤,现为纽约州立大学讲席教授、湖南大学信息科学与工程集团国家特聘教授、院学术委员会主席、超级计算与云计算研究所所长。1985年毕业于清华大学,获计算机科学学士学位。1990年毕业于美国休斯顿大学,获计算机科学博士学位。先后在纽约州立大学担任助理教授(1990)、副教授(1996)、正教授(1999)。2009年晋升为讲席教授同时获得杰出教授奖章,2011年聘为清华大学信息科学与技术国家实验室高智讲座教授。2014年当选 IEEE Fellow,他连续20多年荣登科学与工程名人录、美国名人录、世界名人录、美国教育界名人录,并于2017年荣膺Albert Nelson Marquis终身成就奖。


讲座内容:

本研究中的研究对fog计算中计算卸载的组合优化做出了以下重要贡献。首先,我们严格定义了能量约束下的最优计算卸载和时间约束下的最优计算卸载两个问题。我们这样做的方式是,在执行时间和能耗之间,我们可以修复一个,并最小化另一个。我们证明了我们的优化问题是NP难的,即使在非常特殊的情况下也是如此。其次,我们开发了一种独特而有效的方法来解决所提出的组合优化问题,即两阶段方法。在第一阶段,我们生成一个计算卸载策略。在第二阶段,我们决定了计算速度和通信速度。该方法适用于两个优化问题。第三,我们使用一种简单而有效的贪婪方法,综合考虑通信信道的特性、计算和通信的功耗模型、已经分配和分配的任务,生成一种计算卸载策略,以及正在考虑的当前任务的特点。第四,我们通过实验评估了我们的启发式算法的性能。我们观察到,虽然各种启发式方法确实表现出明显不同的性能,但可能有一种简单的启发式方法可以表现得非常好。此外,可以采用复合算法的方法来获得稍微改进的性能。第五,我们强调我们的问题和算法可以很容易地扩展到研究综合性能和成本优化(如成本性能比和加权成本性能和优化),并适应更现实和复杂的fog计算环境(如预加载的移动边缘服务器和多用户)几乎不需要额外的努力。据我们所知,现有的fog计算文献中没有类似的研究.

 

主办单位:通信工程集团

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