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该手机棋牌手游“ Distributed Probabilistic Offloading in Edge Computing for 6G-enabled Massive Internet of Things ”主要研究了稠密基站环境下的边缘计算任务卸载问题。移动边缘计算（ Mobile Edge Computing, MEC ）能为物联网（ Internet of Things ， IoT ）与下一代网络中产生的大规模计算提供可靠、低延迟的计算；而下一代网络（ 6G ）的实现有赖于网络基站的致密性部署，这为边缘计算带来了新的卸载挑战，即如何针对加密服务器做出卸载决策的同时，考虑信道干扰和排队？这是一个 NP 难问题。本文提出了一种分布式两级结构提供权衡解决方案的卸载（ DTSO ）策略。一开始阶段，通过引入排队论和考虑信道提出了一个组合优化问题计算每个站点的卸载概率。在第二阶段，将原问题转化为非线性问题优化问题，并设计了二次规划（ SQP ）算法来获得较优解。另外， DTSO 卸载策略中，还设计了关键弹性参数，使得边计算能考虑物联网终端对延迟和能量的不同需求进行权衡卸载，仿真结果表明，与最新研究表明， DTSO 可以有效地降低延迟和能量。