論文の概要: Distributed Multi-Objective Dynamic Offloading Scheduling for Air-Ground Cooperative MEC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10927v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 13:50:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 21:06:03.145460
• Title: Distributed Multi-Objective Dynamic Offloading Scheduling for Air-Ground Cooperative MEC
• Title（参考訳）: 空域協調MECのための分散多目的動的オフロードスケジューリング
• Authors: Yang Huang, Miaomiao Dong, Yijie Mao, Wenqiang Liu, Zhen Gao,
• Abstract要約: 本稿では,MORLとカーネル手法を統合した分散軌道計画とオフロードスケジューリング手法を提案する。 数値的な結果から,n段階の戻り値はカーネルベースのアプローチに有効であり,長期平均バックログ性能の大幅な向上が期待できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.71241401034042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Utilizing unmanned aerial vehicles (UAVs) with edge server to assist terrestrial mobile edge computing (MEC) has attracted tremendous attention. Nevertheless, state-of-the-art schemes based on deterministic optimizations or single-objective reinforcement learning (RL) cannot reduce the backlog of task bits and simultaneously improve energy efficiency in highly dynamic network environments, where the design problem amounts to a sequential decision-making problem. In order to address the aforementioned problems, as well as the curses of dimensionality introduced by the growing number of terrestrial terrestrial users, this paper proposes a distributed multi-objective (MO) dynamic trajectory planning and offloading scheduling scheme, integrated with MORL and the kernel method. The design of n-step return is also applied to average fluctuations in the backlog. Numerical results reveal that the n-step return can benefit the proposed kernel-based approach, achieving significant improvement in the long-term average backlog performance, compared to the conventional 1-step return design. Due to such design and the kernel-based neural network, to which decision-making features can be continuously added, the kernel-based approach can outperform the approach based on fully-connected deep neural network, yielding improvement in energy consumption and the backlog performance, as well as a significant reduction in decision-making and online learning time.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)をエッジサーバに利用して地球外移動エッジコンピューティング(MEC)を支援していることが注目されている。 それにもかかわらず、決定論的最適化や単目的強化学習(RL)に基づく最先端のスキームは、タスクビットのバックログを減らし、設計上の問題が逐次決定問題となる高度に動的なネットワーク環境におけるエネルギー効率を同時に改善できない。 そこで本研究では,MORLとカーネル手法を統合した分散多目的(MO)動的軌道計画およびオフロードスケジューリング手法を提案する。 n段階の戻り値の設計は、バックログ内の平均変動にも適用される。 計算結果から,nステップの戻り値が提案したカーネルベースのアプローチに有効であること,従来の1ステップの戻り値の設計に比べて長期平均バックログ性能が大幅に向上していることが判明した。 このような設計と、意思決定機能を継続的に追加できるカーネルベースのニューラルネットワークにより、カーネルベースのアプローチは、完全に接続されたディープニューラルネットワークに基づくアプローチよりも優れ、エネルギー消費とバックログのパフォーマンスが向上し、意思決定とオンライン学習時間が大幅に短縮される。

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