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机构
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基金资助
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机构
学科分类号
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机构
学科分类号
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学科分类号
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专利
2 篇
期刊文献
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水利工程
1 篇
城乡规划学
1 篇
管理学
1 篇
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计算系统模型
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总量控制
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东南大学
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同济大学
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上海红神信息技术...
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南方电网科学研究...
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湖北工业大学
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重庆大学
2 篇
郑州海威光电科技...
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吉林大学
2 篇
上海海事大学
2 篇
华南理工大学
2 篇
东华大学
2 篇
南京理工大学
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广东工业大学
2 篇
哈尔滨工程大学
1 篇
中国人民解放军国...
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张光林
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"主题词=计算系统模型"
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一种基于车联网移动边缘
计算系统模型
的任务卸载方法
一种基于车联网移动边缘计算系统模型的任务卸载方法
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作者:
王振宇
王阳东
魏剑
陈严
李伟
100089 北京市海淀区颐和园路5号
本发明涉及车联网领域和边缘
计算
领域,公开了一种基于车联网移动边缘
计算系统模型
的任务卸载方法。一种MEC‑智能交通
系统
,包括:路边单元、基站、核心网络、互联网。在此基础上,构建了MEC‑智能交通
系统
中的任务时延
模型
和MEC服务器...
详细信息
标准号: CN113220364A
本发明涉及车联网领域和边缘
计算
领域,公开了一种基于车联网移动边缘
计算系统模型
的任务卸载方法。一种MEC‑智能交通
系统
,包括:路边单元、基站、核心网络、互联网。在此基础上,构建了MEC‑智能交通
系统
中的任务时延
模型
和MEC服务器能耗
模型
,并据此定义了MEC‑智能交通
系统
中的MEC服务器总能耗最小化问题。该求解方法在传统粒子群算法基础上结合了模拟退火算法中概率突跳的思想克服了传统粒子群算法易陷入局部最优解的缺点,更易得到全局最优解,并进一步与遗传算法相融合,提高了算法收敛性和算法全局搜索性。
关键词:
智能交通
系统
传统粒子
车联网
算法
服务器
计算系统模型
模拟退火算法
全局最优解
算法收敛性
最小化问题
核心网络
路边单元
能耗
模型
全局搜索
任务卸载
算法基础
遗传算法
总能耗
最优解
求解
构建
基站
时延
融合
互联网
概率
移动
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一种边缘
计算系统
中神经网络
模型
分割与资源分配方法
一种边缘计算系统中神经网络模型分割与资源分配方法
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作者:
范文浩
苏毅
刘元安
100876 北京市海淀区西土城路10号
本发明公开了一种边缘
计算系统
中神经网络
模型
分割与资源分配方法,包括构建边缘
计算系统模型
与机器学习任务
模型
;构建机器学习任务端到端时延
模型
和服务器能耗
模型
,进而建立长期
系统
性能优化问题;基于Lyapunov优化技术,将时隙间决...
详细信息
标准号: CN115913955A
本发明公开了一种边缘
计算系统
中神经网络
模型
分割与资源分配方法,包括构建边缘
计算系统模型
与机器学习任务
模型
;构建机器学习任务端到端时延
模型
和服务器能耗
模型
,进而建立长期
系统
性能优化问题;基于Lyapunov优化技术,将时隙间决策耦合的长期优化问题转化为时隙间决策独立的单时隙优化问题;构建马尔可夫决策过程,将时隙间决策独立的单时隙优化问题转化为强化学习优化问题;基于深度强化学习技术,训练并应用神经网络
模型
分割与资源分配策略。本发明综合考虑任务到达率、网络传输速率和服务器
计算
能力等因素,实现神经网络
模型
分割与
计算
资源分配动态优化,在充分考虑服务器的能耗预算基础上,加速机器学习推理,提高用户体验。
关键词:
优化问题
构建
神经网络
模型
机器学习
强化学习
单时隙
服务器
马尔可夫决策过程
服务器
计算
能力
计算系统模型
计算
资源分配
系统
性能优化
应用神经网络
资源分配策略
决策
端到端时延
动态优化
计算系统
加速机器
模型
分割
能耗
模型
任务
模型
网络传输
用户体验
资源分配
综合考虑
到达率
速率和
耦合的
分割
推理
转化
能耗
预算
优化
学习
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一种面向用户的基于部分可观测信息的服务迁移决策方法
一种面向用户的基于部分可观测信息的服务迁移决策方法
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作者:
周颖
张柳
李英会
杨雷
代钰
高振
110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号
本发明提供一种面向用户的基于部分可观测信息的服务迁移决策方法,涉及移动边缘
计算
技术领域。该方法首先确定移动边缘
计算系统模型
,并明确服务迁移决策问题的目标;再基于服务质量
模型
和服务迁移开销
模型
构建服务迁移决策问题的数学...
详细信息
标准号: CN117493007A
本发明提供一种面向用户的基于部分可观测信息的服务迁移决策方法,涉及移动边缘
计算
技术领域。该方法首先确定移动边缘
计算系统模型
,并明确服务迁移决策问题的目标;再基于服务质量
模型
和服务迁移开销
模型
构建服务迁移决策问题的数学
模型
;然后将服务迁移决策优化问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程;最后基于变分循环神经网络与深度强化学习的VLM‑DSAC
模型
来求解部分可观测马尔可夫决策过程,确定最优的服务迁移方案。该方法能够基于用户可以直接观测的部分环境状态信息,实现最优化服务质量同时最小化服务迁移开销的服务迁移决策。
关键词:
迁移
服务
可观测
马尔可夫决策过程
决策问题
服务质量
模型
环境状态信息
计算
技术领域
计算系统模型
决策优化
面向用户
模型
构建
强化学习
神经网络
数学
模型
问题建模
分循环
最小化
最优化
移动
求解
决策
观测
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一种IRS辅助无线供能移动边缘
计算系统
的能效优化算法
一种IRS辅助无线供能移动边缘计算系统的能效优化算法
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作者:
徐伟强
费潇聪
310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街928号
本发明公开了一种IRS辅助无线供能移动边缘
计算系统
的能效优化算法,包括以下步骤:首先,建立面向异构任务的IRS辅助无线供能移动边缘
计算系统模型
;然后,根据建立的
系统模型
建立联合优化问题;进一步,对问题转化;而后对问题进行有...
详细信息
标准号: CN118250718A
本发明公开了一种IRS辅助无线供能移动边缘
计算系统
的能效优化算法,包括以下步骤:首先,建立面向异构任务的IRS辅助无线供能移动边缘
计算系统模型
;然后,根据建立的
系统模型
建立联合优化问题;进一步,对问题转化;而后对问题进行有效求解。本发明采用上述的一种IRS辅助无线供能移动边缘
计算系统
的能效优化算法,考虑了面向异构任务的能效优化问题,将其建模成一个满足网络、稳定性、能量稳定性、任务卸载策略、IRS相移向量、设备中央处理器频率、传输功率和时间因果性约束条件的混合整数非线性规划问题;运用李雅普诺夫优化理将这一长期随机性问题转化为短期确定性问题,并基于惩罚对偶分解方法的算法有效求解了该问题。
关键词:
能效优化
无线供能
算法
计算系统
求解
异构
移动
非线性规划问题
中央处理器频率
计算系统模型
系统模型
建立
能量稳定性
随机性问题
传输功率
对偶分解
混合整数
联合优化
任务卸载
问题转化
约束条件
建模
相移
向量
确定性
惩罚
转化
优化
网络
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一种面向位置隐私保护的任务卸载与传输功率分配优化方法
一种面向位置隐私保护的任务卸载与传输功率分配优化方法
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作者:
邓昀
李金勇
陈守学
541004 广西壮族自治区桂林市七星区建干路12号
本发明提出了一种面向位置隐私保护的任务卸载与传输功率分配优化方法,属于边缘
计算
中任务卸载与资源分配优化领域。实现步骤如下:步骤一:从通信、能耗和时延方面构建移动边缘
计算系统模型
;步骤二:结合标准差理论,定义卸载决策的...
详细信息
标准号: CN118338358A
本发明提出了一种面向位置隐私保护的任务卸载与传输功率分配优化方法,属于边缘
计算
中任务卸载与资源分配优化领域。实现步骤如下:步骤一:从通信、能耗和时延方面构建移动边缘
计算系统模型
;步骤二:结合标准差理论,定义卸载决策的隐私成本;步骤三:以任务卸载总成本最小为优化目标,构建目标优化函数;步骤四:将目标优化函数分解为在给定传输功率下的卸载决策优化函数和基于近似最优卸载决策X
*
的传输功率优化函数;步骤五:采用离散差分进化算法求解卸载决策优化函数得到近似最优卸载决策X
*
;步骤六:采用变量代换方法将传输功率优化函数转为凸优化问题,再采用次梯度下降法求解得到最优传输功率。
关键词:
卸载决策
传输功率
优化函数
任务卸载
目标优化函数
求解
构建
近似
差分进化算法
传输功率分配
计算系统模型
变量代换
面向位置
隐私保护
优化目标
优化问题
资源分配
标准差
下降法
总成本
时延
优化
能耗
隐私
分解
移动
通信
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基于多智能体强化学习的双无人机边缘
计算系统
安全卸载方法
基于多智能体强化学习的双无人机边缘计算系统安全卸载方法
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作者:
雷宏江
杨明绪
400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号
本发明公开了一种基于多智能体强化学习的双无人机边缘
计算系统
安全卸载方法,先构造存在地面多窃听情况下的双无人机辅助边缘
计算系统模型
;再
计算系统
用户的归一化能耗和时延的倒数作为优化目标,优化目标定义为用户需求满意度。通过...
详细信息
标准号: CN118139013A
本发明公开了一种基于多智能体强化学习的双无人机边缘
计算系统
安全卸载方法,先构造存在地面多窃听情况下的双无人机辅助边缘
计算系统模型
;再
计算系统
用户的归一化能耗和时延的倒数作为优化目标,优化目标定义为用户需求满意度。通过联合设计双无人机的3D轨迹、用户发射功率及
计算
频率以最大化用户需求满意度。为了求解优化问题,首先将优化问题建模为马尔可夫决策过程,随后采用深度强化学习中的MADDPG算法求解此无人机辅助的边缘
计算
中的轨迹优化及动态资源分配问题。本发明提出的基于多智能体强化学习的双无人机边缘
计算系统
安全卸载方法,能在保障用户卸载数据安全的前提下,降低
系统
用户的时延和能耗,进而提升用户的需求满意度。
关键词:
计算系统
强化学习
满意度
安全卸载
多智能体
用户需求
优化目标
优化问题
求解
时延
能耗
马尔可夫决策过程
动态资源分配
计算系统模型
用户发射功率
保障用户
轨迹优化
降低
系统
卸载数据
辅助的
归一化
最大化
建模
算法
倒数
联合
安全
来源:
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一种基于深度强化学习的移动边缘
计算
任务分配方法
一种基于深度强化学习的移动边缘计算任务分配方法
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作者:
赵楠
季英强
白茂森
曾春艳
刘聪
胡胜
王娟
430068 湖北省武汉市洪山区南李路28号
本发明提供了一种基于深度强化学习的移动边缘
计算
任务分配方法,旨在将深度强化学习策略引入到移动边缘
计算
任务分配,以期实现移动边缘
计算
任务的智能分配。首先,考虑到用户设备的
计算
能力和能量容量有限,本专利提出多边缘云协作移...
详细信息
标准号: CN113568727B
本发明提供了一种基于深度强化学习的移动边缘
计算
任务分配方法,旨在将深度强化学习策略引入到移动边缘
计算
任务分配,以期实现移动边缘
计算
任务的智能分配。首先,考虑到用户设备的
计算
能力和能量容量有限,本专利提出多边缘云协作移动边缘
计算系统模型
。其次,通过联合设计多边缘云的
计算
任务分配和
计算
资源管理,建立延迟和能量消耗的总和最小化的任务分配优化问题
模型
。再次,为了解决上述非凸优化任务分配问题,将移动边缘
计算
任务分配问题建模为马尔可夫决策过程。最后,针对上述马尔可夫决策过程中高维连续动作空间特点,提出双延迟深度确定性策略梯度算法,以获得多边缘云的
计算
任务分配和
计算
资源管理的近似最优联合策略。
关键词:
任务分配
移动
马尔可夫决策过程
计算
资源管理
任务分配问题
强化学习
延迟
计算系统模型
计算
能力
空间特点
连续动作
能量容量
能量消耗
梯度算法
用户设备
优化问题
智能分配
最小化
高维
建模
确定性
近似
联合
引入
协作
优化
来源:
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考虑能量收集和任务队列稳定性的移动边缘
计算
任务卸载方法
考虑能量收集和任务队列稳定性的移动边缘计算任务卸载方法
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作者:
唐宏
戴佳妤
杨浩澜
赵文卓
冯琛
400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号
本发明属于无线通信技术领域,具体涉及一种考虑能量收集和任务队列稳定性的移动边缘
计算
任务卸载方法。所述方法包括搭建配有多天线能量发射装置的移动边缘
计算系统模型
;建立非线性能量收集
模型
、用户设备和边缘服务器任务队列
模型
、...
详细信息
标准号: CN118301665A
本发明属于无线通信技术领域,具体涉及一种考虑能量收集和任务队列稳定性的移动边缘
计算
任务卸载方法。所述方法包括搭建配有多天线能量发射装置的移动边缘
计算系统模型
;建立非线性能量收集
模型
、用户设备和边缘服务器任务队列
模型
、用户设备的能耗
模型
;根据前面所述
模型
,以用户设备侧的长期平均能耗最小化为目标,建立具有约束条件的任务卸载和资源分配联合优化
模型
;基于李雅普诺夫优化理论对设备侧的长期平均能耗最小化问题进行解耦,并结合块坐标下降法优化每个时隙下的用户CPU周期频率、能量传输时间、任务卸载时间、能量站的发射功率以及用户设备的上行传输功率。本发明能够有效延长设备的待机时长,减少能源消耗,提高资源利用率。本发明旨在满足能量因果约束与
系统
任务队列稳定性的基础上最小化用户设备能耗总和。
关键词:
用户设备
任务队列
任务卸载
能耗
能量收集
无线通信技术领域
计算系统模型
联合优化
模型
能量发射装置
上行传输功率
边缘服务器
资源利用率
最小化问题
待机时长
发射功率
能耗
模型
能量传输
能源消耗
因果约束
约束条件
周期频率
资源分配
对设备
多天线
下降法
最小化
移动
解耦
优化
来源:
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一种智能电网供电
系统
的
计算
卸载与资源分配方法
一种智能电网供电系统的计算卸载与资源分配方法
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引用
作者:
焦战威
李娜娜
郝万明
450001 河南省郑州市高新技术产业开发区长椿路11号
本发明提出了一种智能电网供电
系统
的
计算
卸载与资源分配方法,用以解决现有技术只是从用户的角度研究MEC
系统
的性能指标,增加了实时能源成本的问题;其步骤为:首先,搭建无线供电移动边缘
计算系统模型
,包括N个天线阵列的BS和K个单...
详细信息
标准号: CN113630734B
本发明提出了一种智能电网供电
系统
的
计算
卸载与资源分配方法,用以解决现有技术只是从用户的角度研究MEC
系统
的性能指标,增加了实时能源成本的问题;其步骤为:首先,搭建无线供电移动边缘
计算系统模型
,包括N个天线阵列的BS和K个单天线用户集;其次,在用户时延限制下,以BS的传输功率和实时能量需求的总和的最小值为目标构建目标函数,并给出目标函数的约束条件;最后,分别在完备CSI和非完备CSI情况下,求得目标函数的最优解。本发明提出了一种联合实时资源管理和能源交易策略,以降低无线移动通信
系统
的能源成本,并证明了在完备和非完备CSI场景下,能够提高智能电网供电
系统
的能效和降低总能耗。
关键词:
目标函数
供电
系统
能源成本
智能电网
无线移动通信
系统
计算系统模型
实时资源管理
传输功率
交易策略
目标构建
能量需求
时延限制
天线阵列
无线供电
约束条件
资源分配
单天线
用户集
总能耗
最优解
能效
卸载
场景
移动
能源
联合
研究
来源:
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面向充电行为感知的边缘
计算
混合部署方法及
系统
面向充电行为感知的边缘计算混合部署方法及系统
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引用
作者:
龙虹毓
黄昭成
魏旻
何智光
陈昌川
王晶
张亚垅
400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号
本发明属于边缘
计算
技术领域,具体涉及一种面向充电行为感知的边缘
计算
混合部署方法,包括:基于多条件约束下的道路侧感知设备的线性规划部署;采集特定场景内单个时间段的场景信息并完成车辆目标检测;构建边缘
计算系统模型
,
计算
区...
详细信息
标准号: CN117493005A
本发明属于边缘
计算
技术领域,具体涉及一种面向充电行为感知的边缘
计算
混合部署方法,包括:基于多条件约束下的道路侧感知设备的线性规划部署;采集特定场景内单个时间段的场景信息并完成车辆目标检测;构建边缘
计算系统模型
,
计算
区域任务需求量以及判断静态边缘服务器能否满足任务
计算
需求;当静态边缘服务器无法完成任务时,加入无人机进行辅助
计算
;构建包含无人机的边缘
计算
体系;寻找高
计算
需求中心,初始化无人机数量与位置;利用蒙特卡罗树搜索实现寻找无人机最优移动方向控制。本发明利用动态收放无人机实现边缘
计算
辅助
计算
的功能,在有限的成本约束下满足绝大部分应用需求,极大地提高了道路交通流量高峰状况下的
系统
可靠性。
关键词:
静态边缘
构建
服务器
道路交通流量
计算
技术领域
计算系统模型
移动方向控制
系统
可靠性
场景信息
车辆目标
成本约束
充电行为
感知设备
计算
辅助
计算
区域
任务
计算
条件约束
线性规划
需求中心
应用需求
初始化
时间段
树搜索
收放
感知
需求量
部署
采集
场景
检测
高峰
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