論文の概要: Stacked Auto Encoder Based Deep Reinforcement Learning for Online
Resource Scheduling in Large-Scale MEC Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09223v2
- Date: Tue, 14 Apr 2020 21:47:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-07 05:07:10.727773
- Title: Stacked Auto Encoder Based Deep Reinforcement Learning for Online
Resource Scheduling in Large-Scale MEC Networks
- Title（参考訳）: 大規模MECネットワークにおけるオンラインリソーススケジューリングのためのスタック型オートエンコーダによる深層強化学習
- Authors: Feibo Jiang, Kezhi Wang, Li Dong, Cunhua Pan, Kun Yang
- Abstract要約: オンラインリソーススケジューリングフレームワークは、IoT(Internet of Things)の全ユーザに対して、重み付けされたタスクレイテンシの総和を最小化するために提案されている。
以下を含む深層強化学習(DRL)に基づく解法を提案する。
DRLがポリシーネットワークをトレーニングし、最適なオフロードポリシーを見つけるのを支援するために、保存および優先されたエクスペリエンスリプレイ(2p-ER)を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.40722828581203
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An online resource scheduling framework is proposed for minimizing the sum of
weighted task latency for all the Internet of things (IoT) users, by optimizing
offloading decision, transmission power and resource allocation in the
large-scale mobile edge computing (MEC) system. Towards this end, a deep
reinforcement learning (DRL) based solution is proposed, which includes the
following components. Firstly, a related and regularized stacked auto encoder
(2r-SAE) with unsupervised learning is applied to perform data compression and
representation for high dimensional channel quality information (CQI) data,
which can reduce the state space for DRL. Secondly, we present an adaptive
simulated annealing based approach (ASA) as the action search method of DRL, in
which an adaptive h-mutation is used to guide the search direction and an
adaptive iteration is proposed to enhance the search efficiency during the DRL
process. Thirdly, a preserved and prioritized experience replay (2p-ER) is
introduced to assist the DRL to train the policy network and find the optimal
offloading policy. Numerical results are provided to demonstrate that the
proposed algorithm can achieve near-optimal performance while significantly
decreasing the computational time compared with existing benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 大規模モバイルエッジコンピューティング(MEC)システムにおいて、オフロード決定、送信電力、リソース割り当てを最適化することにより、IoT(Internet of Things)ユーザのタスク遅延の重み付けを最小化するためのオンラインリソーススケジューリングフレームワークを提案する。
この目的のために、以下のコンポーネントを含む深層強化学習(DRL)に基づくソリューションを提案する。
まず、教師なし学習を伴う関連かつ規則化されたスタックドオートエンコーダ(2r-SAE)を適用して、高次元チャネル品質情報(CQI)データに対するデータ圧縮および表現を行い、DRLの状態を低減できる。
次に,drlの動作探索法として,適応型アニーリングに基づくアプローチ(asa)を提案し,探索方向の誘導に適応型h変換を用い,drlプロセス中の探索効率を高めるために適応型反復を提案する。
第3に、DRLがポリシーネットワークをトレーニングし、最適なオフロードポリシーを見つけるのを支援するために、保存および優先されたエクスペリエンスリプレイ(2p-ER)を導入する。
提案アルゴリズムは,既存のベンチマークと比較して計算時間を著しく短縮し,ほぼ最適性能が得られることを示した。
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