Fugu-MT 論文翻訳(概要): dRG-MEC: Decentralized Reinforced Green Offloading for MEC-enabled Cloud Network

論文の概要: dRG-MEC: Decentralized Reinforced Green Offloading for MEC-enabled Cloud Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00874v1
Date: Wed, 10 Jan 2024 17:21:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-11 17:28:11.084304
Title: dRG-MEC: Decentralized Reinforced Green Offloading for MEC-enabled Cloud Network
Title（参考訳）: dRG-MEC: MEC対応クラウドネットワークのための分散強化グリーンオフロード
Authors: Asad Aftab and Semeen Rehman
Abstract要約: 本稿では,共同計算オフロードによる資源利用を最適化するために,総計算量と通信オーバーヘッドを最小化する手法を提案する。ベースライン方式と比較して,本手法はシステム全体のコストを37.03%削減する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7645708712865565
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Multi-access-Mobile Edge Computing (MEC) is a promising solution for computationally demanding rigorous applications, that can meet 6G network service requirements. However, edge servers incur high computation costs during task processing. In this paper, we proposed a technique to minimize the total computation and communication overhead for optimal resource utilization with joint computational offloading that enables a green environment. Our optimization problem is NP-hard; thus, we proposed a decentralized Reinforcement Learning (dRL) approach where we eliminate the problem of dimensionality and over-estimation of the value functions. Compared to baseline schemes our technique achieves a 37.03% reduction in total system costs.
Abstract（参考訳）: マルチアクセスモバイルエッジコンピューティング(MEC)は、6Gネットワークサービス要件を満たす厳密なアプリケーションを計算的に要求する有望なソリューションである。しかし、エッジサーバはタスク処理中に高い計算コストを発生させる。本稿では,グリーン環境を実現するジョイント計算オフロードによる最適資源利用のための総計算量と通信オーバーヘッドを最小化する手法を提案する。そこで我々は分散強化学習 (dRL) アプローチを提案し, 値関数の次元性や過大評価の問題を排除した。ベースライン方式と比較して,本手法はシステム全体のコストを37.03%削減する。

関連論文リスト

A Multi-Head Ensemble Multi-Task Learning Approach for Dynamical Computation Offloading [62.34538208323411]
共有バックボーンと複数の予測ヘッド(PH)を組み合わせたマルチヘッドマルチタスク学習(MEMTL)手法を提案する。 MEMTLは、追加のトレーニングデータを必要とせず、推測精度と平均平方誤差の両方でベンチマーク手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-02T11:01:16Z)
PECCO: A Profit and Cost-oriented Computation Offloading Scheme in Edge-Cloud Environment with Improved Moth-flame Optimisation [22.673319784715172]
エッジクラウド計算のオフロードは、クラウドセンタの負担を軽減するための、有望なソリューションである。そこで本研究では,元のMoth-flame Optimiserの欠陥に対処する改良型Moth-flame optimiser PECCO-MFIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-09T23:26:42Z)
Collaborative Intelligent Reflecting Surface Networks with Multi-Agent Reinforcement Learning [63.83425382922157]
インテリジェント・リフレクション・サーフェス(IRS)は将来の無線ネットワークに広く応用されることが想定されている。本稿では,エネルギー収穫能力を備えた協調型IRSデバイスを用いたマルチユーザ通信システムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-26T20:37:14Z)
Reinforcement Learning Framework for Server Placement and Workload Allocation in Multi-Access Edge Computing [9.598394554018164]
本稿では,最小コストでMEC設計を実現するために,ネットワーク遅延とエッジサーバ数の両方を最小化する問題に対処する。本稿では,この問題を解決するためのマルコフ決定プロセス(MDP)の設計において,状態空間,行動空間,ペナルティ関数の効率的な表現とモデル化を行う新しいRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-21T03:04:50Z)
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)
Energy Efficient Edge Computing: When Lyapunov Meets Distributed Reinforcement Learning [12.845204986571053]
本研究では,エッジコンピューティングによるエネルギー効率のよいオフロード問題について検討する。考慮されたシナリオでは、複数のユーザが同時に無線およびエッジコンピューティングリソースを競う。提案されたソリューションは、ベンチマークアプローチと比較してネットワークのエネルギー効率を高めることもできます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-31T11:02:29Z)
Towards AIOps in Edge Computing Environments [60.27785717687999]
本稿では,異種分散環境に適用可能なaiopsプラットフォームのシステム設計について述べる。高頻度でメトリクスを収集し、エッジデバイス上で特定の異常検出アルゴリズムを直接実行することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-12T09:33:00Z)
Edge Intelligence for Energy-efficient Computation Offloading and Resource Allocation in 5G Beyond [7.953533529450216]
さらに5Gは、エッジデバイス、エッジサーバ、クラウドの異種機能を活用可能な、エッジクラウドオーケストレーションネットワークである。マルチユーザ無線ネットワークでは、多様なアプリケーション要件とデバイス間の通信のための様々な無線アクセスモードの可能性により、最適な計算オフロード方式の設計が困難になる。深層強化学習(Dep Reinforcement Learning, DRL)は、そのような問題に限定的で精度の低いネットワーク情報で対処する新興技術である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-17T05:51:03Z)
A Machine Learning Approach for Task and Resource Allocation in Mobile Edge Computing Based Networks [108.57859531628264]
無線ネットワークにおいて,共同作業,スペクトル,送信電力配分問題について検討する。提案アルゴリズムは、標準Q-ラーニングアルゴリズムと比較して、収束に必要なイテレーション数と全ユーザの最大遅延を最大18%、11.1%削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-20T13:46:42Z)
Computation Offloading in Multi-Access Edge Computing Networks: A Multi-Task Learning Approach [7.203439085947118]
マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)は、いくつかのタスクをMECサーバ(MES)に統合された近接アクセスポイント(AP)にオフロードすることで、モバイル機器が計算集約的なアプリケーションに対応できるようにする可能性をすでに示している。しかし,MESのネットワーク条件や計算資源が限られているため,モバイル端末によるオフロード決定やMESが割り当てる計算資源は,低コストで効率よく達成できない。我々はMECネットワークのための動的オフロードフレームワークを提案し、アップリンク非直交多重アクセス(NOMA)を用いて複数のデバイスがアップロードできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-29T15:11:10Z)
Risk-Aware Energy Scheduling for Edge Computing with Microgrid: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [82.6692222294594]
マイクログリッドを用いたMECネットワークにおけるリスク対応エネルギースケジューリング問題について検討する。ニューラルネットワークを用いたマルチエージェントディープ強化学習(MADRL)に基づくアドバンテージアクター・クリティック(A3C)アルゴリズムを適用し,その解を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-21T02:14:38Z)

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。