論文の概要: Distributed Reinforcement Learning for Privacy-Preserving Dynamic Edge Caching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10349v1
• Date: Wed, 20 Oct 2021 02:48:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-24 02:39:15.854934
• Title: Distributed Reinforcement Learning for Privacy-Preserving Dynamic Edge Caching
• Title（参考訳）: プライバシー保護動的エッジキャッシングのための分散強化学習
• Authors: Shengheng Liu, Chong Zheng, Yongming Huang, Tony Q. S. Quek
• Abstract要約: MECネットワークにおけるデバイスのキャッシュヒット率を最大化するために,プライバシ保護型分散ディープポリシー勾配(P2D3PG)を提案する。 分散最適化をモデルフリーなマルコフ決定プロセス問題に変換し、人気予測のためのプライバシー保護フェデレーション学習手法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.50631418179331
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mobile edge computing (MEC) is a prominent computing paradigm which expands the application fields of wireless communication. Due to the limitation of the capacities of user equipments and MEC servers, edge caching (EC) optimization is crucial to the effective utilization of the caching resources in MEC-enabled wireless networks. However, the dynamics and complexities of content popularities over space and time as well as the privacy preservation of users pose significant challenges to EC optimization. In this paper, a privacy-preserving distributed deep deterministic policy gradient (P2D3PG) algorithm is proposed to maximize the cache hit rates of devices in the MEC networks. Specifically, we consider the fact that content popularities are dynamic, complicated and unobservable, and formulate the maximization of cache hit rates on devices as distributed problems under the constraints of privacy preservation. In particular, we convert the distributed optimizations into distributed model-free Markov decision process problems and then introduce a privacy-preserving federated learning method for popularity prediction. Subsequently, a P2D3PG algorithm is developed based on distributed reinforcement learning to solve the distributed problems. Simulation results demonstrate the superiority of the proposed approach in improving EC hit rate over the baseline methods while preserving user privacy.
• Abstract（参考訳）: モバイルエッジコンピューティング (MEC) は、無線通信の応用分野を拡大する卓越したコンピューティングパラダイムである。 ユーザ機器やMECサーバの容量が制限されているため、エッジキャッシュ(EC)最適化はMEC対応無線ネットワークにおけるキャッシュリソースの有効活用に不可欠である。 しかし、空間や時間のコンテンツ人気度とユーザのプライバシー保護のダイナミクスと複雑さは、EC最適化に重大な課題をもたらしている。 本稿では,MECネットワークにおけるデバイスにおけるキャッシュヒット率を最大化するために,プライバシ保護型分散Deep Deterministic Policy gradient (P2D3PG)アルゴリズムを提案する。 具体的には、コンテンツの人気度が動的で複雑で観測不能であり、プライバシー保護の制約下での分散問題としてデバイスへのキャッシュヒット率の最大化を定式化するという事実を考察する。 特に,分散最適化を分散モデルフリーマルコフ決定プロセス問題に変換し,人気予測のためのプライバシ保存型フェデレーション学習法を導入する。 その後,分散強化学習に基づいてp2d3pgアルゴリズムを開発し,分散問題を解決する。 シミュレーションの結果,ユーザプライバシを保ちながら,ベースライン方式よりもECヒット率を向上させる手法が優れていることが示された。

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