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摘要 - 1对于移动边缘计算（MEC）来说是必不可少的。它使用边缘资源来启用密集计算并为资源受限设备节省能源。现有作品通常在无线电渠道和网络队列大小上施加了强有力的假设。但是，实用的MEC系统受到各种不确定性的影响，使这些假设不切实际。在本文中，我们通过放松这些综合假设并考虑网络中的固有不确定性来研究流动问题的能量计算。特别是，我们在执行以有向的无环图建模的时间关键时期应用程序时，将本地设备的最糟糕的预期能量消耗降至最低。我们采用极值理论来约束不确定事件的发生概率。为了解决公式的问题，我们基于列的生成开发了ǫ结合的近似算法。所提出的算法可以有效地识别小于最佳算法的（1+）的可行解决方案。我们在Android智能手机上实施了计划方案，并使用现实世界应用进行了大量实验。实验结果证实，通过考虑在弹药的计算过程中，通过考虑固有的不确定性，它将导致客户设备的能耗降低。所提出的弹性方案的计算在节能方面还显着优于其他方案。
移动边缘中的节能计算卸载...
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