論文の概要: Computation Offloading in Beyond 5G Networks: A Distributed Learning Framework and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08001v1
• Date: Wed, 15 Jul 2020 21:25:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 06:39:28.036680
• Title: Computation Offloading in Beyond 5G Networks: A Distributed Learning Framework and Applications
• Title（参考訳）: beyond 5gネットワークにおける計算オフロード:分散学習フレームワークとその応用
• Authors: Xianfu Chen and Celimuge Wu and Zhi Liu and Ning Zhang and Yusheng Ji
• Abstract要約: 本稿では,第5世代のネットワークにおける計算オフロードについて考察する。 計算オフロード問題をマルチエージェントマルコフ決定プロセスとして定式化する。 本稿では,オンライン分散強化学習アルゴリズムの可能性を示すために,計算オフロードにおける資源オーケストレーションのケーススタディを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.276443044484918
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Facing the trend of merging wireless communications and multi-access edge computing (MEC), this article studies computation offloading in the beyond fifth-generation networks. To address the technical challenges originating from the uncertainties and the sharing of limited resource in an MEC system, we formulate the computation offloading problem as a multi-agent Markov decision process, for which a distributed learning framework is proposed. We present a case study on resource orchestration in computation offloading to showcase the potentials of an online distributed reinforcement learning algorithm developed under the proposed framework. Experimental results demonstrate that our learning algorithm outperforms the benchmark resource orchestration algorithms. Furthermore, we outline the research directions worth in-depth investigation to minimize the time cost, which is one of the main practical issues that prevent the implementation of the proposed distributed learning framework.
• Abstract（参考訳）: 無線通信とマルチアクセスエッジコンピューティング(mec)を融合するトレンドに直面し,第5世代ネットワークにおける計算オフロードについて検討する。 分散学習フレームワークを提案するマルチエージェントマルコフ決定プロセスとして,MECシステムにおける不確実性と限られた資源の共有に起因する技術的課題に対処するため,計算オフロード問題を定式化する。 本稿では,計算オフロードにおける資源オーケストレーションを事例として,提案手法に基づいて開発したオンライン分散強化学習アルゴリズムの可能性を示す。 実験の結果,我々の学習アルゴリズムはベンチマークリソースオーケストレーションアルゴリズムよりも優れていた。 さらに,提案する分散学習フレームワークの実装を阻害する主な課題の一つとして,時間コストを最小限に抑えるために,深く調査する価値のある研究の方向性について概説する。

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