論文の概要: Communication-Aware Consistent Edge Selection for Mobile Users and Autonomous Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03435v1
- Date: Tue, 6 Aug 2024 20:21:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-08 12:25:11.152714
- Title: Communication-Aware Consistent Edge Selection for Mobile Users and Autonomous Vehicles
- Title（参考訳）: 移動車と移動車のための通信対応エッジ選択
- Authors: Nazish Tahir, Ramviyas Parasuraman, Haijian Sun,
- Abstract要約: 時間に敏感で計算集約的なタスクをオフロードすることで、サービスの効率が向上する。
本稿では,Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)アルゴリズムに基づく深層強化学習フレームワークを提案する。
計算負荷, サービス遅延, 割り込みを最小限に抑えるために, APの通信と切替の同時割り当て方式を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2453219864236245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Offloading time-sensitive, computationally intensive tasks-such as advanced learning algorithms for autonomous driving-from vehicles to nearby edge servers, vehicle-to-infrastructure (V2I) systems, or other collaborating vehicles via vehicle-to-vehicle (V2V) communication enhances service efficiency. However, whence traversing the path to the destination, the vehicle's mobility necessitates frequent handovers among the access points (APs) to maintain continuous and uninterrupted wireless connections to maintain the network's Quality of Service (QoS). These frequent handovers subsequently lead to task migrations among the edge servers associated with the respective APs. This paper addresses the joint problem of task migration and access-point handover by proposing a deep reinforcement learning framework based on the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm. A joint allocation method of communication and computation of APs is proposed to minimize computational load, service latency, and interruptions with the overarching goal of maximizing QoS. We implement and evaluate our proposed framework on simulated experiments to achieve smooth and seamless task switching among edge servers, ultimately reducing latency.
- Abstract（参考訳）: 時間に敏感で計算集約的なタスクをオフロードする – 自動運転車から近くのエッジサーバへの高度な学習アルゴリズム,V2Iシステム,あるいはV2V通信による他の協力車両などによって,サービスの効率が向上する。
しかし、目的地に向かう経路を横切ると、車両の移動手段はアクセスポイント(AP)間で頻繁にハンドオーバを必要とし、連続的かつ断続的な無線接続を維持し、ネットワークのQuality of Service(QoS)を維持する。
これらの頻繁なハンドオーバは、それぞれのAPに関連するエッジサーバ間のタスクマイグレーションにつながる。
本稿では,Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)アルゴリズムに基づく深層強化学習フレームワークを提案することにより,タスクマイグレーションとアクセスポイントハンドオーバの連立問題に対処する。
QoSの最大化を目標とする計算負荷,サービス遅延,割り込みを最小化するために,APの通信と計算の同時割り当て方式を提案する。
我々は,エッジサーバ間のスムーズでシームレスなタスク切替を実現するためのシミュレーション実験で提案したフレームワークの実装と評価を行い,最終的にレイテンシを低減した。
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