論文の概要: Computation Offloading in Heterogeneous Vehicular Edge Networks: On-line
and Off-policy Bandit Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06302v1
- Date: Fri, 14 Aug 2020 11:48:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-30 18:01:50.296212
- Title: Computation Offloading in Heterogeneous Vehicular Edge Networks: On-line
and Off-policy Bandit Solutions
- Title（参考訳）: 不均質なベクトルエッジネットワークにおける計算負荷:オンラインおよびオフラインバンドソリューション
- Authors: Arash Bozorgchenani, Setareh Maghsudi, Daniele Tarchi, Ekram Hossain
- Abstract要約: 高速変動車体環境では、ネットワークの混雑によりオフロードの遅延が発生する。
本稿では,バンディット理論に基づくオンラインアルゴリズムと非政治学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は,最も混雑の少ないネットワークを選択することで,ネットワークのトラフィック変化に適応することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.606518785629046
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid advancement in vehicular communications and intelligent
transportation systems technologies, task offloading in vehicular networking
scenarios is emerging as a promising, yet challenging, paradigm in mobile edge
computing. In this paper, we study the computation offloading problem from
mobile vehicles/users, more specifically, the network- and base station
selection problem, in a heterogeneous Vehicular Edge Computing (VEC) scenario,
where networks have different traffic loads. In a fast-varying vehicular
environment, the latency in computation offloading that arises as a result of
network congestion (e.g. at the edge computing servers co-located with the base
stations) is a key performance metric. However, due to the non-stationary
property of such environments, predicting network congestion is an involved
task. To address this challenge, we propose an on-line algorithm and an
off-policy learning algorithm based on bandit theory. To dynamically select the
least congested network in a piece-wise stationary environment, from the
offloading history, these algorithms learn the latency that the offloaded tasks
experience. In addition, to minimize the task loss due to the mobility of the
vehicles, we develop a method for base station selection and a relaying
mechanism in the chosen network based on the sojourn time of the vehicles.
Through extensive numerical analysis, we demonstrate that the proposed
learning-based solutions adapt to the traffic changes of the network by
selecting the least congested network. Moreover, the proposed approaches
improve the latency of offloaded tasks.
- Abstract（参考訳）: 車両通信とインテリジェントトランスポートシステムの技術の急速な進歩により、車両ネットワークシナリオにおけるタスクオフロードは、モバイルエッジコンピューティングにおける有望だが挑戦的なパラダイムとして現れつつある。
本稿では,ネットワークの負荷が異なる異種車両エッジコンピューティング(vec)シナリオにおいて,移動体/ユーザからの計算オフロード問題,具体的にはネットワークと基地局の選択問題について検討する。
高速変動車両環境では、ネットワークの混雑(例えば、エッジコンピューティングサーバと基地局が同じ位置にある)によって発生する計算オフロードの遅延が重要なパフォーマンス指標である。
しかし、そのような環境の非定常性のため、ネットワーク混雑の予測は関連するタスクである。
この課題に対処するために,バンド理論に基づくオンラインアルゴリズムと非政治学習アルゴリズムを提案する。
これらのアルゴリズムは、オフロード履歴から、断片的な定常環境において最も混雑の少ないネットワークを動的に選択するために、オフロードされたタスクが経験するレイテンシを学習する。
また,車両の移動性によるタスク損失を最小限に抑えるため,選択したネットワーク上での基地局選択と中継機構を車両の所要時間に基づいて開発する。
大規模な数値解析により,提案手法がネットワークのトラフィック変化に適応することを示す。
さらに,提案手法では,オフロードタスクのレイテンシが向上する。
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