• Myopic optimization [18]: The Myopic method neglects the data queue backlogs and maximizes the weighted sum computation rate in each time frame t by solving m a x i m i z e Ni = 1 c i r i t x t , τ t , f t , e tO , r tO subject to (19b) − (19e), et ≤ tγ − t−1el , ∀i. ( 4 8 a ) (48b) 翻译并解释
时间: 2023-11-13 07:03:20 浏览: 36
该段文字描述了一种名为“短视最优化”的方法,该方法忽略了数据队列的积压,并在每个时间框架t中通过解决最大化加权总计算速率来实现最大化,其中c是任务i的计算速率,ri是任务i的权重,xt, τt, ft, etO, rtO是决策变量,满足约束条件(19b)-(19e),其中et表示任务i的完成时间,γ是任务的到达时间,el是任务i的等待时间,而(48a)和(48b)是其他限制条件。
简而言之,该方法是在每个时间框架中选择最优的任务以最大化加权总计算速率,而忽略了任务队列的积压。同时,决策变量和约束条件用于确保任务按照其到达时间和等待时间进行处理。