Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Joint Management of Communication, Computing, and Storage Resources for Low Latency Vehicular Edge Computing

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F25%3A00389271" target="_blank" >RIV/68407700:21230/25:00389271 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1109/TITS.2025.3601353" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/TITS.2025.3601353</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/TITS.2025.3601353" target="_blank" >10.1109/TITS.2025.3601353</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Joint Management of Communication, Computing, and Storage Resources for Low Latency Vehicular Edge Computing

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Low-latency Vehicular Edge Computing (VEC) applications require an efficient VEC resource allocation considering all components contributing to application latency, i.e., computation, communication, and storage. While the optimization of communication and computation resources is broadly addressed in literature, storage, a significant source of latency in the computing stack, is often ignored in existing works. Thus, in this paper, we optimize the communication and computation resources together with the storage resources to minimize the latency of VEC applications. The problem of jointly minimizing communication, computation, and storage latency under practical constraints is NP-hard. Hence, we employ dual decomposition and Lagrangian relaxation to achieve a computationally viable solution for the joint communication, computing, and storage resource allocation to VEC applications. To this end, we define a dual problem of the assignment of VEC applications to base stations. This problem corresponds to the perfect matching problem in a weighted bipartite graph and optimally solvable by algorithms with polynomial computation complexity. Then, as the solution to the dual problem may violate some constraints of the main resource allocation problem, we find a feasible solution to the main resource allocation problem using Lagrangian relaxation. We show that the joint optimization of all three aspects, i.e., communication, computation, and storage, reduces the overall offloading latency up to 60% compared to state-of-the-art works.

  • Název v anglickém jazyce

    Joint Management of Communication, Computing, and Storage Resources for Low Latency Vehicular Edge Computing

  • Popis výsledku anglicky

    Low-latency Vehicular Edge Computing (VEC) applications require an efficient VEC resource allocation considering all components contributing to application latency, i.e., computation, communication, and storage. While the optimization of communication and computation resources is broadly addressed in literature, storage, a significant source of latency in the computing stack, is often ignored in existing works. Thus, in this paper, we optimize the communication and computation resources together with the storage resources to minimize the latency of VEC applications. The problem of jointly minimizing communication, computation, and storage latency under practical constraints is NP-hard. Hence, we employ dual decomposition and Lagrangian relaxation to achieve a computationally viable solution for the joint communication, computing, and storage resource allocation to VEC applications. To this end, we define a dual problem of the assignment of VEC applications to base stations. This problem corresponds to the perfect matching problem in a weighted bipartite graph and optimally solvable by algorithms with polynomial computation complexity. Then, as the solution to the dual problem may violate some constraints of the main resource allocation problem, we find a feasible solution to the main resource allocation problem using Lagrangian relaxation. We show that the joint optimization of all three aspects, i.e., communication, computation, and storage, reduces the overall offloading latency up to 60% compared to state-of-the-art works.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20203 - Telecommunications

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

  • ISSN

    1524-9050

  • e-ISSN

    1558-0016

  • Svazek periodika

    26

  • Číslo periodika v rámci svazku

    11

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    16

  • Strana od-do

    18471-18486

  • Kód UT WoS článku

    001575980100001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105016866814