論文の概要: PeersimGym: An Environment for Solving the Task Offloading Problem with Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17637v3
- Date: Tue, 08 Oct 2024 10:56:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-10 14:29:22.887062
- Title: PeersimGym: An Environment for Solving the Task Offloading Problem with Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: PeersimGym:強化学習によるタスクオフロード問題の解決環境
- Authors: Frederico Metelo, Stevo Racković, Pedro Ákos Costa, Cláudia Soares,
- Abstract要約: 計算ネットワークにおけるタスクオフロード戦略の開発と最適化に適した,オープンソースのカスタマイズ可能なシミュレーション環境であるPeersimGymを紹介する。
PeersimGymは、幅広いネットワークトポロジと計算制約をサポートし、TextitPettingZooベースのインターフェイスを統合して、RLエージェントのデプロイを、単体とマルチエージェントの両方で行えるようにしている。
本稿では,分散コンピューティング環境におけるオフロード戦略を大幅に強化するRLベースのアプローチの可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0249250133493195
- License:
- Abstract: Task offloading, crucial for balancing computational loads across devices in networks such as the Internet of Things, poses significant optimization challenges, including minimizing latency and energy usage under strict communication and storage constraints. While traditional optimization falls short in scalability; and heuristic approaches lack in achieving optimal outcomes, Reinforcement Learning (RL) offers a promising avenue by enabling the learning of optimal offloading strategies through iterative interactions. However, the efficacy of RL hinges on access to rich datasets and custom-tailored, realistic training environments. To address this, we introduce PeersimGym, an open-source, customizable simulation environment tailored for developing and optimizing task offloading strategies within computational networks. PeersimGym supports a wide range of network topologies and computational constraints and integrates a \textit{PettingZoo}-based interface for RL agent deployment in both solo and multi-agent setups. Furthermore, we demonstrate the utility of the environment through experiments with Deep Reinforcement Learning agents, showcasing the potential of RL-based approaches to significantly enhance offloading strategies in distributed computing settings. PeersimGym thus bridges the gap between theoretical RL models and their practical applications, paving the way for advancements in efficient task offloading methodologies.
- Abstract（参考訳）: タスクオフロードは、IoT(Internet of Things)などのネットワーク内のデバイス間での計算負荷の分散に不可欠である。
従来の最適化はスケーラビリティに欠けており、ヒューリスティックなアプローチでは最適な結果が得られていないが、Reinforcement Learning (RL)は反復的な相互作用を通じて最適なオフロード戦略の学習を可能にすることで、有望な方法を提供する。
しかし、RLのヒンジは、リッチデータセットやカスタマイズされたリアルなトレーニング環境へのアクセスに有効である。
そこで本稿では,タスクオフロード戦略の開発と最適化に適した,オープンソースのカスタマイズ可能なシミュレーション環境であるPeersimGymを紹介する。
PeersimGymは、幅広いネットワークトポロジと計算制約をサポートし、単体とマルチエージェントの両方のセットアップでRLエージェントのデプロイのための \textit{PettingZoo} ベースのインターフェイスを統合する。
さらに, 深層強化学習エージェントを用いた実験により, 分散コンピューティング環境におけるオフロード戦略を大幅に強化するRLベースのアプローチの可能性を示す。
したがって、PeersimGymは理論的RLモデルとその実践的応用のギャップを埋め、効率的なタスクオフロード手法の進歩の道を開く。
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