Trong [26], Li và các cộng sự nghiên cứu hệ thống NOMA MEC với thông
tin trạng thái kênh không hoàn hảo. Trong mô hình hệ thống này, một cặp người
dùng giảm tải nhiệm vụ của họ xuống máy chủ MEC. Hiệu năng của hệ thống
được đánh giá thông qua thông số thông lượng và hiệu quả năng lượng dưới ràng
buộc về thời gian trễ tối đa. Kết quả mô phỏng cho thấy hiệu năng của mô hình
NOMA-MEC vượt trội hơn so với các hệ thống MEC hỗ trợ đa truy cập trực giao.
Tương tự, nghiên cứu [46] của Rauniyar và các cộng sự đề xuất mạng hợp tác RF
EH NOMA MEC. Một ví dụ khác, Fang và các cộng sự trong [52] đã đề xuất và
tối ưu cho mạng NOMA MEC nhiều người dùng dưới kênh Rayleigh và thông tin
trạng thái kênh truyền hoàn hảo. Đặc điểm chung của các mạng đơn anten qua
kênh truyền Rayleigh là có ưu điểm về độ đơn giản và chi phí triển khai thấp. Tuy
nhiên, mô hình này cũng có một số vấn đề như tốc độ dữ liệu thấp, độ tin cậy thấp
và hiệu quả sử dụng phổ tần thấp.
Để nâng cao hiệu năng hệ thống, việc kết hợp hai giải pháp tối ưu mạng
MEC dựa trên thuật toán meta-heurictic và thiết kế giao thức đã được đề xuất.
Giải pháp này phù hợp với các mô hình hệ thống phức tạp cũng như không gian
tìm kiếm quá lớn [51, 53-54]. Ví dụ, Qian và các cộng sự trong [51] sử dụng thuật
toán tương tự nhằm tối ưu hóa chiến lược giảm tải với các ràng buộc về thời gian
trễ và khối lượng tính toán. Hay Diao và các cộng sự trong [53] đề xuất thuật toán
dựa trên PSO nhằm xác định hệ số phân bổ công suất cho mạng NOMA-MEC đa
người dùng. Khác với các nghiên cứu trước đó, He và các cộng sự trong [54] sử
dụng thuật toán di truyền để tối ưu thời gian trễ cho hệ thống NOMA MEC V2X
dưới các ràng buộc về hệ số phân bổ công suất, công suất phát và hệ số phân bổ
tác vụ.