論文の概要: Digital Twin-Empowered Task Assignment in Aerial MEC Network: A Resource Coalition Cooperation Approach with Generative Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01555v4
• Date: Sat, 26 Oct 2024 12:09:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 16:01:27.665338
• Title: Digital Twin-Empowered Task Assignment in Aerial MEC Network: A Resource Coalition Cooperation Approach with Generative Model
• Title（参考訳）: エアリアルMECネットワークにおけるディジタルツイン駆動タスクアサインメント:生成モデルを用いた資源連携手法
• Authors: Xin Tang, Qian Chen, Rong Yu, Xiaohuan Li,
• Abstract要約: 本稿では,航空移動エッジコンピューティングネットワークにデジタルツイン(DT)を導入し,資源連携協力手法について検討する。 具体的には,アプリケーションプレーン,物理プレーン,仮想プレーンで構成される新しいネットワークフレームワークを提案する。 提案手法の有効性を,エネルギー消費と資源利用の観点から検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.940103355548375
• License:
• Abstract: To meet the demands for ubiquitous communication and temporary edge computing in 6G networks, aerial mobile edge computing (MEC) networks have been envisioned as a new paradigm. However, dynamic user requests pose challenges for task assignment strategies. Most of the existing research assumes that the strategy is deployed on ground-based stations or UAVs, which will be ineffective in an environment lacking infrastructure and continuous energy supply. Moreover, the resource mutual exclusion problem of dynamic task assignment has not been effectively solved. Toward this end, we introduce the digital twin (DT) into the aerial MEC network to study the resource coalition cooperation approach with the generative model (GM), which provides a preliminary coalition structure for the coalition game. Specifically, we propose a novel network framework that is composed of an application plane, a physical plane, and a virtual plane. After that, the task assignment problem is simplified to convex optimization programming with linear constraints. And then, we also propose a resource coalition cooperation approach that is based on a transferable utility (TU) coalition game to obtain an approximate optimal solution. Numerical results confirm the effectiveness of our proposed approach in terms of energy consumption and utilization of resources.
• Abstract（参考訳）: 6Gネットワークにおけるユビキタス通信と一時エッジコンピューティングの要求を満たすため,航空移動エッジコンピューティング(MEC)ネットワークは新たなパラダイムとして構想されている。 しかし、動的なユーザリクエストはタスク割り当て戦略の課題を引き起こします。 既存の研究の多くは、この戦略が地上基地(UAV)に展開され、インフラと継続的なエネルギー供給が欠如している環境では効果がないと仮定している。 また、動的タスク割り当てのリソース相互排除問題は、効果的に解決されていない。 この目的のために、我々は、デジタルツイン(DT)を航空MECネットワークに導入し、生成モデル(GM)と資源連携のアプローチを研究する。 具体的には,アプリケーションプレーン,物理プレーン,仮想プレーンで構成される新しいネットワークフレームワークを提案する。 その後、線形制約を伴う凸最適化プログラムにタスク割り当て問題を単純化する。 また,転送可能ユーティリティ(TU)連立ゲームに基づく資源連携協力手法を提案し,最適解を求める。 提案手法の有効性を,エネルギー消費と資源利用の観点から検証した。

関連論文リスト

• A Distance Similarity-based Genetic Optimization Algorithm for Satellite Ground Network Planning Considering Feeding Mode [53.71516191515285]
  衛星データ中継ミッションの送信効率の低さは、現在システムの構築を制約している問題となっている。 タスク間の状態特性を考慮した距離類似性に基づく遺伝的最適化アルゴリズム(DSGA)を提案する。 シミュレーション実験の結果,DSGAはSGNPFM問題を効果的に解くことができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T06:57:45Z)
• Intelligent Hybrid Resource Allocation in MEC-assisted RAN Slicing Network [72.2456220035229]
  我々は,協調型MEC支援RANスライシングシステムにおける異種サービス要求に対するSSRの最大化を目指す。 最適ハイブリッドRAポリシーをインテリジェントに学習するためのRGRLアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T01:36:13Z)
• Distributed Autonomous Swarm Formation for Dynamic Network Bridging [40.27919181139919]
  離散化された部分観測可能なマルコフ決定過程(Dec-POMDP)における動的ネットワークブリッジ問題について定式化する。 グラフ畳み込み強化学習(DGN)に基づく問題に対するマルチエージェント強化学習(MARL)アプローチを提案する。 提案手法はシミュレーション環境で評価し,将来性を示す集中型ベースラインと比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T01:45:03Z)
• A Task-Driven Multi-UAV Coalition Formation Mechanism [3.9039205692819556]
  既存の連立形成機構は、UAVとタスク要件の関連性が低い。 本稿では,複数UAV連立ネットワーク協調タスク完了モデルを提案する。 限界効用に基づく連立形成のためのアルゴリズムが提案された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T07:10:46Z)
• Multi-Agent Reinforcement Learning for Network Routing in Integrated Access Backhaul Networks [0.0]
  IABネットワークの遅延を最小化しながらパケット到着率を最大化することを目的としている。 この問題を解決するため、我々はマルチエージェントで部分的に観察されたマルコフ決定プロセス(POMD)を開発した。 A2Cは他の強化学習アルゴリズムよりも優れており、ネットワーク効率が向上し、利己的エージェントの挙動が低下することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T13:03:26Z)
• 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)
• Path Design and Resource Management for NOMA enhanced Indoor Intelligent Robots [58.980293789967575]
  通信可能な屋内知的ロボット(IR)サービスフレームワークを提案する。 室内レイアウトとチャネル状態を決定論的に記述できるレゴモデリング手法が提案されている。 調査対象の無線マップは、強化学習エージェントを訓練するための仮想環境として呼び出される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T21:45:01Z)
• Deep Reinforcement Learning for Collaborative Edge Computing in Vehicular Networks [40.957135065965055]
  協調エッジコンピューティングフレームワークは、コンピューティングサービスのレイテンシを低減し、車両ネットワークのサービスの信頼性を向上させるために開発されている。 人工知能(AI)に基づく協調コンピューティングアプローチが開発され、車両のタスクオフロード、コンピューティング、結果配信ポリシーが決定される。 当社のアプローチでは,サービスレイテンシとサービス障害ペナルティを含むサービスコストを,最適なワークロード割り当てとサーバの選択によって最小化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T00:06:37Z)
• Decentralized MCTS via Learned Teammate Models [89.24858306636816]
  本稿では,モンテカルロ木探索に基づくトレーニング可能なオンライン分散計画アルゴリズムを提案する。 深層学習と畳み込みニューラルネットワークを用いて正確なポリシー近似を作成可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T13:10:20Z)
• 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。

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。