論文の概要: Computation Offloading in Multi-Access Edge Computing Networks: A Multi-Task Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16104v1
• Date: Mon, 29 Jun 2020 15:11:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 15:24:08.392489
• Title: Computation Offloading in Multi-Access Edge Computing Networks: A Multi-Task Learning Approach
• Title（参考訳）: マルチアクセスエッジコンピューティングネットワークにおける計算オフロード:マルチタスク学習アプローチ
• Authors: Bo Yang, Xuelin Cao, Joshua Bassey, Xiangfang Li, Timothy Kroecker, and Lijun Qian
• Abstract要約: マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)は、いくつかのタスクをMECサーバ(MES)に統合された近接アクセスポイント(AP)にオフロードすることで、モバイル機器が計算集約的なアプリケーションに対応できるようにする可能性をすでに示している。 しかし,MESのネットワーク条件や計算資源が限られているため,モバイル端末によるオフロード決定やMESが割り当てる計算資源は,低コストで効率よく達成できない。 我々はMECネットワークのための動的オフロードフレームワークを提案し、アップリンク非直交多重アクセス(NOMA)を用いて複数のデバイスがアップロードできるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.203439085947118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-access edge computing (MEC) has already shown the potential in enabling mobile devices to bear the computation-intensive applications by offloading some tasks to a nearby access point (AP) integrated with a MEC server (MES). However, due to the varying network conditions and limited computation resources of the MES, the offloading decisions taken by a mobile device and the computational resources allocated by the MES may not be efficiently achieved with the lowest cost. In this paper, we propose a dynamic offloading framework for the MEC network, in which the uplink non-orthogonal multiple access (NOMA) is used to enable multiple devices to upload their tasks via the same frequency band. We formulate the offloading decision problem as a multiclass classification problem and formulate the MES computational resource allocation problem as a regression problem. Then a multi-task learning based feedforward neural network (MTFNN) model is designed to jointly optimize the offloading decision and computational resource allocation. Numerical results illustrate that the proposed MTFNN outperforms the conventional optimization method in terms of inference accuracy and computation complexity.
• Abstract（参考訳）: マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)は、いくつかのタスクをMECサーバ(MES)に統合された近接アクセスポイント(AP)にオフロードすることで、モバイル機器が計算集約的なアプリケーションに耐える可能性をすでに示している。 しかし,MESのネットワーク条件や計算資源が限られているため,モバイル端末によるオフロード決定やMESが割り当てる計算資源は,低コストで効率的に達成できない。 本稿では、複数のデバイスが同じ周波数帯域でタスクをアップロードできるようにするために、アップリンク非直交多重アクセス(NOMA)を使用するMECネットワークのための動的オフロードフレームワークを提案する。 オフロード決定問題を多クラス分類問題として定式化し,MES計算資源割り当て問題を回帰問題として定式化する。 次に、マルチタスク学習に基づくfeedforward neural network(mtfnn)モデルを用いて、オフロード決定と計算リソース割り当てを共同で最適化する。 数値計算の結果,提案手法は推定精度と計算複雑性の点で従来の最適化手法よりも優れていた。

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