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摘要
在工业物联网中,设备的计算能力通常有限,但任务往往需要及时执行,存在延时情况。为了解决该问题,提出了一种基于移动边缘计算的分层机器学习任务分配框架。该方法通过根据每个设备不同需求,决定要卸载的任务部分,以最小化处理延迟。并结合机器学习模型复杂度和推理错误率、数据质量、设备和服务器的计算能力以及通信带宽的影响,提出了一个联合优化问题,以使总时延最小,该问题的解即为最优卸载策略。在实验部分,分析了该研究的算法有效性,并与现有方法进行了对比。结果表明,提出的算法具有较高的性能。
- 出版日期2021
