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A review of optimization methods for computation offloading in edge computing networks

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Digital Communications and Networks 2023年第2期9卷 450-461页

作者： Kuanishbay Sadatdiynov laizhong cui Lei Zhang Joshua Zhexue Huang Salman Salloum Mohammad Sultan Mahmud College of Computer Science and Software Engineering Shenzhen UniversityShenzhen518061China

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.

关键词： Edge computing Computation offloading Latency and energy consumption minimization

CPA-VoD： Cloud and Peer-Assisted Video on Demand System for Mobile Devices

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Journal of Computer Science & Technology 2016年第6期31卷 1087-1095页

作者： Lei-Gen Cheng laizhong cui Yong Jiang Graduate School at Shenzhen Tsinghua University Shenzhen 518055 China College of Computer Science and Software Engineering Shenzhen University Shenzhen 518060 China

With the rapid development of WiFi and 3G/4G, people tend to view videos on mobile devices. These devices are ubiquitous but have small memory to cache videos. As a result, in contrast to traditional computers, these devices aggravate the network pressure of content providers. Previous studies use CDN to solve this problem. But its static leasing mechanism in which the rental space cannot be dynamically adjusted makes the operational cost soar and incompatible with the dynamically video delivery. In our study, based on a thorough analysis of user behavior from Tencent Video, a popular Chinese on-line video share platform, we identify two key user behaviors. Firstly, lots of users in the same region tend to watch the same video. Secondly, the popularity distribution of videos conforms with the Pareto principle, i.e., the top 20% popular videos own 80% of all video traffic. To turn these observations into silver bullet, we propose and implement a novel cloud- and peer-assisted video on demand system （CPA-VoD）. In the system, we group users in the same region as a peer swarm, and in the same peer swarm, users can provide videos to other users by sharing their cached videos. Besides, we cache the 10% most popular videos in cloud servers to further alleviate the network pressure. We choose cloud servers to cache videos because the rental space can be dynamically adjusted. According to the evaluation on a real dataset from Tencent Video, CPA-VoD alleviates the network pressure and the operation cost excellently, while only 20.9% traffic is serviced by the content provider.

关键词： cloud peer-to-peer （P2P） video on demand （VoD） mobile application

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基于子空间的I-nice聚类算法

计算机科学 2024年第6期51卷 153-160页

作者：何一帆何玉林崔来中黄哲学深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518107

高维数据的子空间聚类是无监督学习领域的热点研究问题,其难点在于寻找恰当的子空间以及其中的数据簇。大多数现有的子空间聚类算法均存在计算复杂度高和参数选择难的缺陷,这是因为在高维数据中子空间的组合数量很大,算法的执行时间非常... 详细信息

高维数据的子空间聚类是无监督学习领域的热点研究问题,其难点在于寻找恰当的子空间以及其中的数据簇。大多数现有的子空间聚类算法均存在计算复杂度高和参数选择难的缺陷,这是因为在高维数据中子空间的组合数量很大,算法的执行时间非常长,且不同数据集和应用场景需要不同的参数设定。为此,提出了基于子空间的I-nice(简记为sub-I-nice)聚类算法用于识别高维数据中子空间内数据簇的个数。首先,该算法将原始数据维度随机划分成多个维度组,根据维度组生成子空间样本;接着,使用最新的I-niceMO算法对每个子空间数据进行聚类;最后,采用新设计的球模型对所有子空间的基聚类结果进行集成。在含有噪声的高维仿真数据集上对所提出的sub-I-nice算法进行了详细的性能验证,实验结果表明sub-I-nice算法相比其他3种代表性聚类算法有更好的准确性和鲁棒性,从而证实了其合理性和有效性。

关键词：子空间聚类 I-nice聚类高维数据无监督学习球模型

基于大数据随机样本划分的分布式观测点分类器

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计算机应用 2024年第6期44卷 1727-1733页

作者：李旭何玉林崔来中黄哲学 PHILIPPE Fournier-Viger 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518107 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

观测点分类器(OPC)是一种试图通过将多维样本空间线性不可分问题转换成一维距离空间线性可分问题的有监督学习模型,对高维数据的分类问题尤为有效。针对OPC在处理大数据分类问题时表现的较高训练复杂度,在Spark框架下设计一款基于大数... 详细信息

观测点分类器(OPC)是一种试图通过将多维样本空间线性不可分问题转换成一维距离空间线性可分问题的有监督学习模型,对高维数据的分类问题尤为有效。针对OPC在处理大数据分类问题时表现的较高训练复杂度,在Spark框架下设计一款基于大数据的随机样本划分(RSP)的分布式OPC(DOPC)。首先,在分布式计算环境下生成大数据的RSP数据块,并将它转换为弹性分布式数据集(RDD);其次,在RSP数据块上协同式地训练一组OPC,由于每个RSP数据块上的OPC独立训练,因此有高效的Spark可实现性;最后,在Spark框架下将在RSP数据块上协同训练的OPC集成为DOPC,对新样本进行类标签预测。在8个大数据集上,对Spark集群环境下实现的DOPC的可行性、合理性和有效性进行实验验证,实验结果显示,DOPC能够以更低的计算消耗获得比单机OPC更高的测试精度,同时相较于Spark框架下实现的基于RSP模型的神经网络(NN)、决策树(DT)、朴素贝叶斯(NB)和K最近邻(KNN),DOPC分类器具有更强的泛化性能。测试结果表明,DOPC是一种高效低耗的处理大数据分类问题的有监督学习算法。

关键词：大数据分类分布式文件系统随机样本划分观测点分类器 Spark计算框架

A Review on the Architecture of Software Defined Network

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Chinese Journal of Electronics 2018年第6期27卷 1111-1117页

作者： LIN Chuang HU Jie LI Guoliang cui laizhong College of Computer Science and Software Engineering Shenzhen University Department of Computer Science and Technology Tsinghua University

Software defined network(SDN) is a promising network architecture which can simplify network management, ease deployment of network applications, and enable independent evolution of control plane and data plane. However, the separation of control plane and data plane intensifies performance concerns. In this paper, we review the performance of SDN from the perspective of I Ching which has a history of more than two and half millennia of commentary and interpretation, and provides inspiration to the worlds of business, military and religion. We utilize I Ching to model and abstract the architecture of SDN, and discuss the architecture and performance of SDN based on the statements of I Ching. Then we study current works and researches on the performance and architecture of SDN, and discuss the promising directions to the development and evolvement of SDN. Finally,we study common control functions in SDN and the deployment of SDN in different networking settings.

关键词： Software defined networking(SDN) Network architecture I Ching

Editorial:Special Topic on Federated Learning for IoT and Edge Computing

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ZTE Communications 2022年第3期20卷 1-2页

作者： PAN Yi cui laizhong CAI Zhipeng LI Wei Faculty of Computer Science and Control Engineering at Shenzhen Institute of Advanced Technology Chinese Academy of SciencesChina the Academy of the United Nations Sciences and Technology Organization Ukrainian Academy of Engineering Sciences American Institute for Medical and Biological Engineering Institute of Engineering Technology the College of Computer Science and Software Engineering at Shenzhen University China Department of Computer Science and the College of Business at Georgia State University USA the Center for Distributed and High Performance Computing School of Computer ScienceThe University of Sydney the Australia-China Joint Research Center on Energy Informatics and Demand Response Technologies

Recent years have witnessed the proliferation of Internet of Things(IoT),in which billions of devices are connected to the Internet,generating an overwhelming amount of data.It is challenging and infeasible to transfe... 详细信息

关键词： cloud generating data.

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针对大规模数据的分布一致缺失值插补算法

清华大学学报（自然科学版） 2023年第5期63卷 740-753页

作者：余嘉茵何玉林崔来中黄哲学深圳大学计算机与软件学院大数据所深圳518060 广东省人工智能与数字经济实验室(深圳) 深圳518107

缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支,旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法,为对大规模数据的缺失值进行有效插补,该文提出一种以数据结构... 详细信息

缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支,旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法,为对大规模数据的缺失值进行有效插补,该文提出一种以数据结构还原为导向的数据分布一致MVI(distribution consistency-based MVI, DC-MVI)算法。首先,DC-MVI算法基于概率分布一致性原则构建了用于确定最优插补值的目标函数;其次,利用推导出的可行缺失值优化规则获取与原始完整值保持最大分布一致性且方差最为接近的插补值;最后,在分布式环境下,针对大数据的随机样本划分(random sample partition, RSP)数据块并行训练DC-MVI算法,获得大规模数据缺失值对应的插补值。实验结果表明:DC-MVI算法不仅能生成与原始完整值保持给定显著性水平下概率分布一致的插补值,还具有比另外5种经典的和3种最新的MVI算法更快的插补速度和更好的插补效果,进而证实DC-MVI算法是一种可行的大规模数据MVI算法。

关键词：文字信息处理缺失值插补分布一致性最大均值差异大规模数据随机样本划分分布式计算

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基于OpenCV的丝印机定位系统研究

吉林大学学报（信息科学版） 2018年第5期36卷 588-596页

作者：李金子黄坤崔来中深圳职业技术学院计算机工程学院深圳518000 深圳大学计算机与软件学院深圳518000

现有Open CV模板匹配能实现丝印机的定位,但是模版图像不在搜索图中也能得到匹配结果,同时定位执行机构运用传统的直接传值方式运动会造成定位执行机构卡顿。为了解决上述2个问题,提出了一种基于相似度的模板匹配方法。经验证该方法能... 详细信息

现有Open CV模板匹配能实现丝印机的定位,但是模版图像不在搜索图中也能得到匹配结果,同时定位执行机构运用传统的直接传值方式运动会造成定位执行机构卡顿。为了解决上述2个问题,提出了一种基于相似度的模板匹配方法。经验证该方法能解决模版图像不在搜索图中也能得到匹配结果的问题,实验结果表明,基于相似度的模版匹配方法对图片的相似度识别都在91%以上,平均用时低于250 ms,具有匹配稳定和快速的特点。同时还提出了一种速度匹配的运动方式,经验证该方法解决了定位执行机构运行卡顿的问题,实验结果表明,速度匹配的运动方式在250次运行过程中没有出现一次卡顿现象。

关键词：丝印机 OpenCV模版模版匹配视觉定位相似度