Joint UAV Deployment and Task Offloading in Large-Scale UAV-Assisted MEC: A Multiobjective Evolutionary Algorithm
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
With the development of digital economy technologies, mobile edge computing (MEC) has emerged as a promising computing paradigm that provides mobile devices with closer edge computing resources. Because of high mobility, unmanned aerial vehicles (UAVs) have been extensively utilized to augment MEC to improve scalability and adaptability. However, with more UAVs or mobile devices, the search space grows exponentially, leading to the curse of dimensionality. This paper focus on the combined challenges of the deployment of UAVs and the task of offloading mobile devices in a large-scale UAV-assisted MEC. Specifically, the joint UAV deployment and task offloading problem is first modeled as a large-scale multiobjective optimization problem with the purpose of minimizing energy consumption while improving user satisfaction. Then, a large-scale UAV deployment and task offloading multiobjective optimization method based on the evolutionary algorithm, called LDOMO, is designed to address the above formulated problem. In LDOMO, a CSO-based evolutionary strategy and a MLP-based evolutionary strategy are proposed to explore solution spaces with different features for accelerating convergence and maintaining the diversity of the population, and two local search optimizers are designed to improve the quality of the solution. Finally, simulation results show that our proposed LDOMO outperforms several representative multiobjective evolutionary algorithms.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Joint UAV Deployment and Task Offloading in Large-Scale UAV-Assisted MEC: A Multiobjective Evolutionary Algorithm
- Date Crossref
- 25/06/2024
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Shenzhen University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Peng Cheng Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Shenzhen Technology University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Computer Science and Software Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ) pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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College of Big Data and Internet pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Shenzhen University, Peng Cheng Laboratory et Shenzhen Technology University, avec 3 autres affiliations.
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