論文の概要: Multi-Time Scale Service Caching and Pricing in MEC Systems with Dynamic Program Popularity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03804v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 10:23:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 18:32:28.312865
• Title: Multi-Time Scale Service Caching and Pricing in MEC Systems with Dynamic Program Popularity
• Title（参考訳）: 動的プログラム人気を有するMECシステムにおけるマルチタイムサービスキャッシングと価格設定
• Authors: Yiming Chen, Xingyuan Hu, Bo Gu, Shimin Gong, Zhou Su,
• Abstract要約: モバイルエッジコンピューティングシステムでは、ベースステーション(BS)は、タスク実行時間を短縮するためにコンピューティングサービスを提供する。 BSは自身の利益を最大化するためにユーザ需要に基づいてサービスプログラムを価格設定し、ユーザは価格に基づいてオフロード戦略を決定してコストを最小化する。 サービスキャッシング,価格設定,タスクオフロードを共同で最適化する,2段階のスケールフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.108014787877025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In mobile edge computing systems, base stations (BSs) equipped with edge servers can provide computing services to users to reduce their task execution time. However, there is always a conflict of interest between the BS and users. The BS prices the service programs based on user demand to maximize its own profit, while the users determine their offloading strategies based on the prices to minimize their costs. Moreover, service programs need to be pre-cached to meet immediate computing needs. Due to the limited caching capacity and variations in service program popularity, the BS must dynamically select which service programs to cache. Since service caching and pricing have different needs for adjustment time granularities, we propose a two-time scale framework to jointly optimize service caching, pricing and task offloading. For the large time scale, we propose a game-nested deep reinforcement learning algorithm to dynamically adjust service caching according to the estimated popularity information. For the small time scale, by modeling the interaction between the BS and users as a two-stage game, we prove the existence of the equilibrium under incomplete information and then derive the optimal pricing and offloading strategies. Extensive simulations based on a real-world dataset demonstrate the efficiency of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: モバイルエッジコンピューティングシステムでは、エッジサーバを備えたベースステーション(BS)が、タスク実行時間を短縮するためにコンピューティングサービスを提供する。 しかし、常にBSとユーザーの間で利害の対立がある。 BSは自身の利益を最大化するためにユーザ需要に基づいてサービスプログラムを価格設定し、ユーザは価格に基づいてオフロード戦略を決定してコストを最小化する。 さらに、即時コンピューティングのニーズを満たすためには、サービスプログラムを事前キャッシュする必要がある。 キャッシュ容量の制限とサービスプログラムの人気の変化のため、BSはどのサービスプログラムをキャッシュするかを動的に選択する必要がある。 サービスキャッシングと価格設定は時間粒度の調整を必要とするため、サービスキャッシング、価格設定、タスクオフロードを協調的に最適化する2時間スケールのフレームワークを提案する。 大規模化のために,推定人気情報に応じてサービスキャッシュを動的に調整するゲームネスト深層強化学習アルゴリズムを提案する。 小規模な時間スケールでは、BSとユーザ間の相互作用を2段階ゲームとしてモデル化することにより、不完全な情報の下での平衡の存在を証明し、最適な価格設定とオフロード戦略を導出する。 実世界のデータセットに基づく大規模なシミュレーションは、提案手法の効率を実証する。

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