論文の概要: TS-EoH: An Edge Server Task Scheduling Algorithm Based on Evolution of Heuristic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09063v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 10:00:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-22 21:42:00.744874
• Title: TS-EoH: An Edge Server Task Scheduling Algorithm Based on Evolution of Heuristic
• Title（参考訳）: TS-EoH:ヒューリスティック進化に基づくエッジサーバタスクスケジューリングアルゴリズム
• Authors: Wang Yatong, Pei Yuchen, Zhao Yuqi,
• Abstract要約: 本稿では,EC理論と進化的アルゴリズムに基づく新しいタスクスケジューリング手法を提案する。 実験の結果,タスクスケジューリングアルゴリズムは従来の強化学習法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6827423171182154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the widespread adoption of 5G and Internet of Things (IoT) technologies, the low latency provided by edge computing has great importance for real-time processing. However, managing numerous simultaneous service requests poses a significant challenge to maintaining low latency. Current edge server task scheduling methods often fail to balance multiple optimization goals effectively. This paper introduces a novel task-scheduling approach based on Evolutionary Computing (EC) theory and heuristic algorithms. We model service requests as task sequences and evaluate various scheduling schemes during each evolutionary process using Large Language Models (LLMs) services. Experimental results show that our task-scheduling algorithm outperforms existing heuristic and traditional reinforcement learning methods. Additionally, we investigate the effects of different heuristic strategies and compare the evolutionary outcomes across various LLM services.
• Abstract（参考訳）: 5GとIoT(Internet of Things)技術の普及により、エッジコンピューティングが提供する低レイテンシは、リアルタイム処理において非常に重要である。 しかしながら、複数の同時サービス要求を管理することは、低レイテンシを維持する上で大きな課題となる。 現在のエッジサーバのタスクスケジューリング手法は、複数の最適化目標を効果的にバランスするのに失敗することが多い。 本稿では進化コンピューティング(EC)理論とヒューリスティックアルゴリズムに基づく新しいタスクスケジューリング手法を提案する。 サービス要求をタスクシーケンスとしてモデル化し、LLM(Large Language Models)サービスを用いて、各進化過程における様々なスケジューリングスキームを評価する。 実験の結果,タスクスケジューリングアルゴリズムは既存のヒューリスティックおよび従来の強化学習法よりも優れていた。 さらに, 異なるヒューリスティック戦略の効果について検討し, 様々なLCMサービスにおける進化的成果を比較した。

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