論文の概要: Computation Offloading and Resource Allocation in F-RANs: A Federated Deep Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05881v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 02:19:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 15:04:55.669420
• Title: Computation Offloading and Resource Allocation in F-RANs: A Federated Deep Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: F-RANの計算オフロードと資源配分: 深層強化学習アプローチ
• Authors: Lingling Zhang, Yanxiang Jiang, Fu-Chun Zheng, Mehdi Bennis, and Xiaohu You
• Abstract要約: フォグ無線アクセスネットワーク(フォグ無線アクセスネットワーク、F-RAN)は、ユーザのモバイルデバイス(MD)が計算タスクを近くのフォグアクセスポイント(F-AP)にオフロードできる有望な技術である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.06539298956854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The fog radio access network (F-RAN) is a promising technology in which the user mobile devices (MDs) can offload computation tasks to the nearby fog access points (F-APs). Due to the limited resource of F-APs, it is important to design an efficient task offloading scheme. In this paper, by considering time-varying network environment, a dynamic computation offloading and resource allocation problem in F-RANs is formulated to minimize the task execution delay and energy consumption of MDs. To solve the problem, a federated deep reinforcement learning (DRL) based algorithm is proposed, where the deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithm performs computation offloading and resource allocation in each F-AP. Federated learning is exploited to train the DDPG agents in order to decrease the computing complexity of training process and protect the user privacy. Simulation results show that the proposed federated DDPG algorithm can achieve lower task execution delay and energy consumption of MDs more quickly compared with the other existing strategies.
• Abstract（参考訳）: フォグ無線アクセスネットワーク(F-RAN)は、ユーザのモバイルデバイス(MD)が計算タスクを近くのフォグアクセスポイント(F-AP)にオフロードできる有望な技術である。 F-APの限られた資源のため、効率的なタスクオフロード方式を設計することが重要である。 本稿では,時間変化を考慮したネットワーク環境を考慮し,F-RANの動的計算オフロードと資源配分問題を定式化し,MDのタスク実行遅延とエネルギー消費を最小化する。 この問題を解決するために、各F-APにおける計算オフロードとリソース割り当てを行うディープ決定性ポリシー勾配(DDPG)アルゴリズムを、DRLに基づくアルゴリズムを提案する。 DDPGエージェントをトレーニングすることで、トレーニングプロセスの計算複雑性を低減し、ユーザのプライバシを保護する。 シミュレーションの結果,提案したDDPGアルゴリズムは,他の既存手法と比較して,作業実行の遅れやMDのエネルギー消費を低減できることがわかった。

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