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Modelling mobile-x architecture for Offloading in mobile Edge Computing

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第4期36卷 617-632页

作者： G.Pandiyan E.Sasikala Department of Data Science and Business System SRM Institute of Science and TechnologyChennaiIndia

mobile Edge Computing(MEC)assists clouds to handle enormous tasks from mobile devices in close *** edge servers are not allocated efﬁciently according to the dynamic nature of the *** leads to processing delay,and the tasks are dropped due to time *** researchersﬁnd it difﬁcult and complex to determine the ofﬂoading decision because of uncertain load dynamic condition over the edge *** challenge relies on the ofﬂoad-ing decision on selection of edge nodes for ofﬂoading in a centralized *** study focuses on minimizing task-processing time while simultaneously increasing the success rate of service provided by edge ***,a task-ofﬂoading problem needs to be formulated based on the communication and *** ofﬂoading decision problem is solved by deep analysis on taskﬂow in the network and feedback from the devices on edge *** signiﬁcance of the model is improved with the modelling of Deep mobile-x architecture and bi-directional Long Short Term Memory(b-LSTM).The simulation is done in the Edgecloudsim environment,and the outcomes show the signiﬁcance of the proposed *** processing time of the anticipated model is 6.6 *** following perfor-mance metrics,improved server utilization,the ratio of the dropped task,and number of ofﬂoading tasks are evaluated and compared with existing learning *** proposed model shows a better trade-off compared to existing approaches.

关键词： mobile edge computing cloud ofﬂoading delay task drop reinforcement learning mobile-x architecture

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