論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Delay-Oriented IoT Task Scheduling in Space-Air-Ground Integrated Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01471v1
• Date: Sun, 4 Oct 2020 02:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 04:07:03.034184
• Title: Deep Reinforcement Learning for Delay-Oriented IoT Task Scheduling in Space-Air-Ground Integrated Network
• Title（参考訳）: 宇宙空間統合ネットワークにおける遅延指向型IoTタスクスケジューリングのための深層強化学習
• Authors: Conghao Zhou, Wen Wu, Hongli He, Peng Yang, Feng Lyu, Nan Cheng, and Xuemin (Sherman) Shen
• Abstract要約: 宇宙空間統合ネットワーク(SAGIN)における遅延指向モノのインターネット(IoT)サービスにおけるタスクスケジューリング問題について検討する。 検討されたシナリオでは、無人航空機(UAV)がIoTデバイスからコンピューティングタスクを収集し、オンラインのオフロード決定を行う。 我々の目的は、UAVエネルギー容量の制約により、タスクのオフロードと計算遅延を最小限に抑えるタスクスケジューリングポリシーを設計することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.022108191145527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigate a computing task scheduling problem in space-air-ground integrated network (SAGIN) for delay-oriented Internet of Things (IoT) services. In the considered scenario, an unmanned aerial vehicle (UAV) collects computing tasks from IoT devices and then makes online offloading decisions, in which the tasks can be processed at the UAV or offloaded to the nearby base station or the remote satellite. Our objective is to design a task scheduling policy that minimizes offloading and computing delay of all tasks given the UAV energy capacity constraint. To this end, we first formulate the online scheduling problem as an energy-constrained Markov decision process (MDP). Then, considering the task arrival dynamics, we develop a novel deep risk-sensitive reinforcement learning algorithm. Specifically, the algorithm evaluates the risk, which measures the energy consumption that exceeds the constraint, for each state and searches the optimal parameter weighing the minimization of delay and risk while learning the optimal policy. Extensive simulation results demonstrate that the proposed algorithm can reduce the task processing delay by up to 30% compared to probabilistic configuration methods while satisfying the UAV energy capacity constraint.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,宇宙空間統合ネットワーク(SAGIN)における遅延指向モノのインターネット(IoT)サービスにおけるタスクスケジューリング問題について検討する。 想定されたシナリオでは、無人航空機(uav)がiotデバイスからコンピューティングタスクを収集し、そのタスクをuavで処理したり、近くの基地局やリモート衛星にオフロードしたりできるオンラインオフロード決定を行う。 我々の目的は、UAVエネルギー容量の制約により、タスクのオフロードと計算遅延を最小限に抑えるタスクスケジューリングポリシーを設計することである。 この目的のために,まずオンラインスケジューリング問題をエネルギー制約マルコフ決定プロセス(mdp)として定式化する。 そして,タスク到達ダイナミクスを考慮した新しい深部リスク感応強化学習アルゴリズムを開発した。 具体的には、各状態に対する制約を超えるエネルギー消費量を測定するリスクを評価し、最適なポリシーを学習しながら遅延とリスクの最小化を重んじる最適パラメータを探索する。 シミュレーションの結果,UAVの容量制約を満たしつつ,確率的構成法と比較してタスク処理遅延を最大30%低減できることがわかった。

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