論文の概要: Secure Deep Reinforcement Learning for Dynamic Resource Allocation in
Wireless MEC Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08016v1
- Date: Wed, 13 Dec 2023 09:39:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 15:59:17.442228
- Title: Secure Deep Reinforcement Learning for Dynamic Resource Allocation in
Wireless MEC Networks
- Title（参考訳）: 無線MECネットワークにおける動的資源配分のためのセキュア深層強化学習
- Authors: Xin Hao, Phee Lep Yeoh, Changyang She, Branka Vucetic, and Yonghui Li
- Abstract要約: 本稿では,モバイルエッジコンピューティングネットワークにおけるデータ管理とリソース割り当てのためのブロックチェーンセキュアな深層強化学習(BC-DRL)最適化フレームワークを提案する。
我々は、信頼性の高いブロックチェーン対応BSを選択するために、低レイテンシの評判に基づくRPoSコンセンサスプロトコルを設計する。
我々は、BC-DRLフレームワークが、ベンチマークブロックチェーンコンセンサスプロトコルやMECリソース割り当てアルゴリズムよりも高いセキュリティ、信頼性、リソース利用効率を達成することを検証するために、広範なシミュレーション結果と分析を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.689212344009015
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a blockchain-secured deep reinforcement learning (BC-DRL)
optimization framework for {data management and} resource allocation in
decentralized {wireless mobile edge computing (MEC)} networks. In our
framework, {we design a low-latency reputation-based proof-of-stake (RPoS)
consensus protocol to select highly reliable blockchain-enabled BSs to securely
store MEC user requests and prevent data tampering attacks.} {We formulate the
MEC resource allocation optimization as a constrained Markov decision process
that balances minimum processing latency and denial-of-service (DoS)
probability}. {We use the MEC aggregated features as the DRL input to
significantly reduce the high-dimensionality input of the remaining service
processing time for individual MEC requests. Our designed constrained DRL
effectively attains the optimal resource allocations that are adapted to the
dynamic DoS requirements. We provide extensive simulation results and analysis
to} validate that our BC-DRL framework achieves higher security, reliability,
and resource utilization efficiency than benchmark blockchain consensus
protocols and {MEC} resource allocation algorithms.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,分散化[wireless mobile edge computing(mec]ネットワークにおけるデータ管理とリソース割り当てのための,ブロックチェーンセキュアな深層強化学習(bc-drl)最適化フレームワークを提案する。
当社のフレームワークでは,信頼性の高いブロックチェーン対応のbssを選択し,mecユーザ要求をセキュアに保存し,データ改ざん攻撃を防止するために,低遅延の信頼性に基づく信頼性実証(rpos)コンセンサスプロトコルを設計します。
制約付きマルコフ決定プロセスとしてMECリソース割り当て最適化を定式化し、最小処理レイテンシとDoS(DoS)確率のバランスをとる。
{ MEC集約機能をDRL入力として使用し、個々のMEC要求に対する残りのサービス処理時間の高次元入力を著しく削減します。
設計した制約付きDRLは、動的DoS要求に適合する最適なリソース割り当てを効果的に達成する。
我々は、BC-DRLフレームワークが、ベンチマークブロックチェーンコンセンサスプロトコルやリソース割り当てアルゴリズムよりも高いセキュリティ、信頼性、リソース利用効率を達成することを検証した、広範なシミュレーション結果と分析結果を提供する。
関連論文リスト
- Digital Twin-Assisted Data-Driven Optimization for Reliable Edge Caching in Wireless Networks [60.54852710216738]
我々はD-RECと呼ばれる新しいデジタルツインアシスト最適化フレームワークを導入し、次世代無線ネットワークにおける信頼性の高いキャッシュを実現する。
信頼性モジュールを制約付き決定プロセスに組み込むことで、D-RECは、有利な制約に従うために、アクション、報酬、状態を適応的に調整することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-29T02:40:28Z) - Joint Service Caching, Communication and Computing Resource Allocation in Collaborative MEC Systems: A DRL-based Two-timescale Approach [15.16859210403316]
端末の厳格なQuality of Service(QoS)要件を満たすため、Multi Access Edge Computing(MEC)システムに課題が課されている。
エッジサーバ間のリソース共有を容易にする協調的なフレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは,平均スイッチングおよびキャッシュコストにおいて,ベースラインアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-19T00:27:49Z) - MARLIN: Soft Actor-Critic based Reinforcement Learning for Congestion
Control in Real Networks [63.24965775030673]
そこで本研究では,汎用的な渋滞制御(CC)アルゴリズムを設計するための新しい強化学習(RL)手法を提案する。
我々の解であるMARLINは、Soft Actor-Criticアルゴリズムを用いてエントロピーとリターンの両方を最大化する。
我々は,MARLINを実ネットワーク上で訓練し,実ミスマッチを克服した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-02T18:27:20Z) - Latency Optimization for Blockchain-Empowered Federated Learning in
Multi-Server Edge Computing [24.505675843652448]
本稿では,マルチサーバエッジコンピューティングにおけるフェデレーション学習(BFL)のための新しいレイテンシ最適化問題について検討する。
このシステムモデルでは、分散モバイルデバイス(MD)がエッジサーバ(ES)と通信し、機械学習(ML)モデルのトレーニングとブロックマイニングの両方を同時に処理する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-18T00:38:29Z) - Distributed Reinforcement Learning for Privacy-Preserving Dynamic Edge
Caching [91.50631418179331]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-20T02:48:27Z) - Deep Reinforcement Learning Based Multidimensional Resource Management
for Energy Harvesting Cognitive NOMA Communications [64.1076645382049]
エネルギー収穫(EH)、認知無線(CR)、非直交多重アクセス(NOMA)の組み合わせはエネルギー効率を向上させるための有望な解決策である。
本稿では,決定論的CR-NOMA IoTシステムにおけるスペクトル,エネルギー,時間資源管理について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-17T08:55:48Z) - Adaptive Stochastic ADMM for Decentralized Reinforcement Learning in
Edge Industrial IoT [106.83952081124195]
強化学習 (Reinforcement Learning, RL) は, 意思決定および最適制御プロセスのための有望な解法として広く研究されている。
本稿では,Adaptive ADMM (asI-ADMM)アルゴリズムを提案する。
実験の結果,提案アルゴリズムは通信コストやスケーラビリティの観点から技術状況よりも優れており,複雑なIoT環境に適応できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-30T16:49:07Z) - Deep Reinforcement Learning for QoS-Constrained Resource Allocation in
Multiservice Networks [0.3324986723090368]
本稿では、マルチサービス無線システムにおける満足度保証に対するスペクトル効率の最大化を主な目的とする非最適化問題に焦点をあてる。
本稿では,Reinforcement Learning (RL) フレームワークに基づくソリューションを提案し,各エージェントがローカル環境とのインタラクションによってポリシーを見つける決定を行う。
スループットと停止率の観点から、後者のほぼ最適性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-03T19:32:15Z) - Stacked Auto Encoder Based Deep Reinforcement Learning for Online
Resource Scheduling in Large-Scale MEC Networks [44.40722828581203]
オンラインリソーススケジューリングフレームワークは、IoT(Internet of Things)の全ユーザに対して、重み付けされたタスクレイテンシの総和を最小化するために提案されている。
以下を含む深層強化学習(DRL)に基づく解法を提案する。
DRLがポリシーネットワークをトレーニングし、最適なオフロードポリシーを見つけるのを支援するために、保存および優先されたエクスペリエンスリプレイ(2p-ER)を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-24T23:01:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。