論文の概要: DRLD-SP: A Deep Reinforcement Learning-based Dynamic Service Placement
in Edge-Enabled Internet of Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06291v1
- Date: Fri, 11 Jun 2021 10:17:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-14 14:04:04.568222
- Title: DRLD-SP: A Deep Reinforcement Learning-based Dynamic Service Placement
in Edge-Enabled Internet of Vehicles
- Title（参考訳）: DRLD-SP:エッジ対応車載インターネットにおける深層強化学習に基づく動的サービス配置
- Authors: Anum Talpur and Mohan Gurusamy
- Abstract要約: 5Gとエッジコンピューティングは、車載インターネット(IoV)の出現を可能にした
エッジでの限られたリソース、車両の高モビリティ、需要の増加、サービス要求タイプの動的性は、サービスの配置を困難なタスクにしました。
トラフィックモビリティやサービスのダイナミクスを考慮していないため、典型的な静的配置ソリューションは効果的ではありません。
本稿では,最大エッジリソース使用量とサービス遅延を最小限に抑えることを目的とした,Deep Reinforcement Learningに基づく動的サービス配置フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.010371060637208
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The growth of 5G and edge computing has enabled the emergence of Internet of
Vehicles. It supports different types of services with different resource and
service requirements. However, limited resources at the edge, high mobility of
vehicles, increasing demand, and dynamicity in service request-types have made
service placement a challenging task. A typical static placement solution is
not effective as it does not consider the traffic mobility and service
dynamics. Handling dynamics in IoV for service placement is an important and
challenging problem which is the primary focus of our work in this paper. We
propose a Deep Reinforcement Learning-based Dynamic Service Placement (DRLD-SP)
framework with the objective of minimizing the maximum edge resource usage and
service delay while considering the vehicle's mobility, varying demand, and
dynamics in the requests for different types of services. We use SUMO and
MATLAB to carry out simulation experiments. The experimental results show that
the proposed DRLD-SP approach is effective and outperforms other static and
dynamic placement approaches.
- Abstract（参考訳）: 5Gとエッジコンピューティングの成長により、自動車のインターネットが誕生した。
異なるタイプのサービスをサポートし、異なるリソースとサービス要件を持つ。
しかし、エッジでの限られた資源、車両の高モビリティ、需要の増加、サービス要求タイプの動的性は、サービスの配置を困難にしている。
典型的な静的配置ソリューションは、トラフィック移動性とサービスダイナミクスを考慮していないため、効果的ではない。
サービス配置のためのIoVの動的処理は重要かつ困難な問題であり、本論文における作業の中心となる。
本稿では,車両の移動性,需要の変化,サービス要求のダイナミクスを考慮しつつ,最大エッジリソース使用量とサービス遅延を最小限に抑えることを目的とした,深層強化学習に基づく動的サービス配置(drld-sp)フレームワークを提案する。
シミュレーション実験にはSUMOとMATLABを用いる。
実験の結果,DRLD-SP法は有効であり,他の静的および動的配置法よりも優れていた。
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