論文の概要: A Deep RL Approach on Task Placement and Scaling of Edge Resources for Cellular Vehicle-to-Network Service Provisioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09832v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 16:42:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 00:40:48.423689
• Title: A Deep RL Approach on Task Placement and Scaling of Edge Resources for Cellular Vehicle-to-Network Service Provisioning
• Title（参考訳）: セルラー車間通信サービス提供のためのエッジリソースのタスク配置とスケーリングに関する深部RLアプローチ
• Authors: Cyril Shih-Huan Hsu, Jorge Martín-Pérez, Danny De Vleeschauwer, Koteswararao Kondepu, Luca Valcarenghi, Xi Li, Chrysa Papagianni,
• Abstract要約: エッジリソースのサービスタスク配置とスケーリングの相互依存問題に対処する。 本稿では,ハイブリッド行動空間に対するDHPG(Deep Reinforcement Learning)アプローチを提案する。 DHPGの性能は、実世界のC-V2Nトラフィックデータセットを用いたシミュレーションにより、いくつかの最先端(SoA)ソリューションに対して評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.625994697789603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cellular-Vehicle-to-Everything (C-V2X) is currently at the forefront of the digital transformation of our society. By enabling vehicles to communicate with each other and with the traffic environment using cellular networks, we redefine transportation, improving road safety and transportation services, increasing efficiency of vehicular traffic flows, and reducing environmental impact. To effectively facilitate the provisioning of Cellular Vehicular-to-Network (C-V2N) services, we tackle the interdependent problems of service task placement and scaling of edge resources. Specifically, we formulate the joint problem and prove that it is not computationally tractable. To address its complexity we introduce a Deep Hybrid Policy Gradient (DHPG), a Deep Reinforcement Learning (DRL) approach for hybrid action spaces.The performance of DHPG is evaluated against several state-of-the-art (SoA) solutions through simulations employing a real-world C-V2N traffic dataset. The results demonstrate that DHPG outperforms SoA solutions in maintaining C-V2N service latency below the preset delay threshold, while simultaneously optimizing the utilization of computing resources. Finally, time complexity analysis is conducted to verify that the proposed approach can support real-time C-V2N services.
• Abstract（参考訳）: セルラーVehicle-to-Everything(C-V2X)は現在、私たちの社会のデジタルトランスフォーメーションの最前線にいます。 車両がセルラーネットワークを使って相互に交通環境と通信できるようにすることで、輸送を再定義し、道路の安全と交通サービスを改善し、車両交通の効率を向上し、環境への影響を低減する。 セルラーV2N(Cellular Vehicular-to-Network)サービスのプロビジョニングを容易にするため,サービスタスク配置とエッジリソースのスケーリングの相互依存問題に対処する。 具体的には、結合問題を定式化し、計算的に計算可能でないことを証明する。 その複雑さに対処するため,DHPGは複合行動空間に対する深層強化学習(DRL)アプローチであるDeep Hybrid Policy Gradient (DHPG)を導入し,実世界のC-V2Nトラフィックデータセットを用いたシミュレーションにより,いくつかの最先端(SoA)ソリューションに対してDHPGの性能を評価した。 その結果、DHPGは、プリセット遅延閾値以下でC-V2Nサービスのレイテンシを維持するのにSoAソリューションよりも優れ、同時にコンピューティングリソースの利用を最適化することを示した。 最後に,提案手法がリアルタイムC-V2Nサービスをサポート可能であることを確認するために,時間複雑性解析を行った。

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