書記信箱 校長信箱 學生郵件 教工郵件
信息公開 綜合信息網 網站地圖 English
您當前所在位置: 首頁 > 講座報告 > 正文
講座報告

Combinatorial Optimization of Computation Offloading in Fog Computing

来源:通信工程學院          点击:
報告人 Li Keqin 教授 時間 10月18日9:30
地點 騰訊會議直播 报告時間

講座名稱:Combinatorial Optimization of Computation Offloading in Fog Computing

講座人:Li Keqin 教授

讲座時間:10月18日9:30

讲座地點:騰訊會議直播 (ID:815 346 140 )


講座人介紹:

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学院国家特聘教授、院学术委員會主席、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。


講座內容:

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時間约束下的最优计算卸载两个问题。我们这样做的方式是,在执行時間和能耗之间,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.

 

主辦單位:通信工程學院

123

南校區地址:陝西省西安市西沣路興隆段266號

郵編:710126

北校區地址:陝西省西安市太白南路2號

郵編:710071

電話:029-88201000

訪問量:

版權所有:百家乐飞禽走兽     陝ICP備05016463號     建設與運維:信息網絡技術中心