論文の概要: Edge computing service deployment and task offloading based on multi-task high-dimensional multi-objective optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04101v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 07:30:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 15:54:40.045136
• Title: Edge computing service deployment and task offloading based on multi-task high-dimensional multi-objective optimization
• Title（参考訳）: マルチタスク高次元マルチ目的最適化に基づくエッジコンピューティングサービス配置とタスクオフロード
• Authors: Yanheng Guo, Yan Zhang, Linjie Wu, Mengxia Li, Xingjuan Cai, Jinjun Chen
• Abstract要約: 本研究では,マルチユーザ環境におけるサービス展開とタスクオフロードの課題について検討する。 レイテンシ、エネルギー消費、コストを考慮せずに安定したサービス提供を確保するために、ネットワークの信頼性も組み込まれている。 エッジサーバの適切な使用を促進するため、第4のタスクオフロード目的としてロードバランシングを導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.64850919046892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Mobile Edge Computing (MEC) system located close to the client allows mobile smart devices to offload their computations onto edge servers, enabling them to benefit from low-latency computing services. Both cloud service providers and users seek more comprehensive solutions, necessitating judicious decisions in service deployment and task offloading while balancing multiple objectives. This study investigates service deployment and task offloading challenges in a multi-user environment, framing them as a multi-task high-dimensional multi-objective optimization (MT-HD-MOO) problem within an edge environment. To ensure stable service provisioning, beyond considering latency, energy consumption, and cost as deployment objectives, network reliability is also incorporated. Furthermore, to promote equitable usage of edge servers, load balancing is introduced as a fourth task offloading objective, in addition to latency, energy consumption, and cost. Additionally, this paper designs a MT-HD-MOO algorithm based on a multi-selection strategy to address this model and its solution. By employing diverse selection strategies, an environment selection strategy pool is established to enhance population diversity within the high-dimensional objective space. Ultimately, the algorithm's effectiveness is verified through simulation experiments.
• Abstract（参考訳）: クライアントの近くにあるMobile Edge Computing (MEC)システムにより、モバイルデバイスはエッジサーバに計算をオフロードでき、低レイテンシコンピューティングサービスの恩恵を受けることができる。 クラウドサービスプロバイダとユーザの両方が、より包括的なソリューションを求め、複数の目的のバランスを保ちながら、サービスデプロイメントとタスクのオフロードにおいて、司法上の決定を必要とする。 本研究では,マルチユーザ環境におけるサービス展開とタスクオフロードの課題について検討し,エッジ環境におけるマルチタスク高次元多目的最適化(MT-HD-MOO)問題とみなす。 レイテンシ、エネルギー消費、コストなどを考慮した安定したサービスプロビジョニングを実現するために、ネットワーク信頼性も組み込まれている。 さらに、エッジサーバの公平な使用を促進するため、レイテンシ、エネルギー消費、コストに加えて、ロードバランシングが第4のタスクオフロード目標として導入される。 さらに,マルチセレクション戦略に基づくmt-hd-mooアルゴリズムの設計を行い,このモデルとその解法について述べる。 多様な選択戦略を採用することで、高次元対象空間内の人口多様性を高めるための環境選択戦略プールが確立される。 最終的に、アルゴリズムの有効性はシミュレーション実験によって検証される。

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