A review of optimization methods for computation offloading in edge computing networks
A review of optimization methods for computation offloading in edge computing networks
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边缘计算网络计算卸载优化方法综述
DOI：
10.1016/j.dcan.2022.03.003
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发表时间：
2022-03
影响因子：
7.9
通讯作者：
Mohammad Sultan Mahmud
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kuanishbay Sadatdiynov;Laizhong Cui;Lei Zhang;Joshua Zhexue Huang;Salman Salloum;Mohammad Sultan Mahmud
处理由智能移动的设备（SMD）产生的大量数据是具有挑战性的计算问题。边缘计算是一种新兴的计算范式，用于解决这个问题。它可以使计算能力更接近终端设备，以减少其计算延迟和能耗。因此，这种模式通过与边缘服务器协作来提高SMD的计算能力。这是通过将计算从移动的设备卸载到边缘节点或服务器来实现的。然而，并非所有应用程序都受益于计算卸载，这只适用于某些类型的任务。在做出计算卸载决策时，必须考虑任务属性、SMD能力、无线信道状态和其他因素。因此，优化方法是在边缘计算网络中调度计算卸载任务的重要工具。在本文中，我们回顾了六种类型的优化方法-他们是李雅普诺夫优化，凸优化，启发式技术，博弈论，机器学习，和其他。对于每一种类型，我们专注于目标函数，应用领域，类型的卸载方法，评估方法，以及所提出的算法的时间复杂度。我们讨论一些研究问题，仍然是开放的。我们这次审查的目的是提供一个简明的总结，可以帮助新的研究人员开始他们的边缘计算网络的计算卸载研究。
Handling the massive amount of data generated by Smart Mobile Devices (SMDs) is a challenging computational problem. Edge Computing is an emerging computation paradigm that is employed to conquer this problem. It can bring computation power closer to the end devices to reduce their computation latency and energy consumption. Therefore, this paradigm increases the computational ability of SMDs by collaboration with edge servers. This is achieved by computation offloading from the mobile devices to the edge nodes or servers. However, not all applications benefit from computation offloading, which is only suitable for certain types of tasks. Task properties, SMD capability, wireless channel state, and other factors must be counted when making computation offloading decisions. Hence, optimization methods are important tools in scheduling computation offloading tasks in Edge Computing networks. In this paper, we review six types of optimization methods - they are Lyapunov optimization, convex optimization, heuristic techniques, game theory, machine learning, and others. For each type, we focus on the objective functions, application areas, types of offloading methods, evaluation methods, as well as the time complexity of the proposed algorithms. We discuss a few research problems that are still open. Our purpose for this review is to provide a concise summary that can help new researchers get started with their computation offloading researches for Edge Computing networks.
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影响因子：
4.1
作者：
Shihao Shen;Yiwen Han;Xiaofei Wang;Yan Wang
通讯作者：
Yan Wang
DOI：
10.1016/j.aeue.2020.153134
发表时间：
2020-05
影响因子：
3.2
作者：
Yu-ya Cui;De-gan Zhang;Ting Zhang;Lu Chen;Mingjie Piao;Haoli Zhu
通讯作者：
Yu-ya Cui;De-gan Zhang;Ting Zhang;Lu Chen;Mingjie Piao;Haoli Zhu
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影响因子：
16.4
作者：
Long Zhang;Bin Cao;Yun Li;Mugen Peng;Gang Feng
通讯作者：
Gang Feng
DOI：
10.1109/tsipn.2015.2448520
发表时间：
2015-06-01
影响因子：
3.2
作者：
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通讯作者：
Barbarossa, Sergio
影响因子：
4.2
作者：
Minghui Zhao;Wei Wang;Yitu Wang;Zhaoyang Zhang
通讯作者：
Minghui Zhao;Wei Wang;Yitu Wang;Zhaoyang Zhang