論文の概要: GDSG: Graph Diffusion-based Solution Generation for Optimization Problems in MEC Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08296v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 11:13:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:00:58.651181
• Title: GDSG: Graph Diffusion-based Solution Generation for Optimization Problems in MEC Networks
• Title（参考訳）: GDSG:MECネットワークにおける最適化問題のためのグラフ拡散型ソリューション生成
• Authors: Ruihuai Liang, Bo Yang, Pengyu Chen, Zhiwen Yu, Xuelin Cao, Mérouane Debbah, H. Vincent Poor, Chau Yuen,
• Abstract要約: グラフ拡散型ソリューション生成(GDSG)法を提案する。 このアプローチは、おそらく最適な解に収束しながら、最適以下のデータセットを扱うように設計されている。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたマルチタスク拡散モデルとしてGDSGを構築し,高品質な解の分布を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.14747896397546
• License:
• Abstract: Optimization is crucial for MEC networks to function efficiently and reliably, most of which are NP-hard and lack efficient approximation algorithms. This leads to a paucity of optimal solution, constraining the effectiveness of conventional deep learning approaches. Most existing learning-based methods necessitate extensive optimal data and fail to exploit the potential benefits of suboptimal data that can be obtained with greater efficiency and effectiveness. Taking the multi-server multi-user computation offloading (MSCO) problem, which is widely observed in systems like Internet-of-Vehicles (IoV) and Unmanned Aerial Vehicle (UAV) networks, as a concrete scenario, we present a Graph Diffusion-based Solution Generation (GDSG) method. This approach is designed to work with suboptimal datasets while converging to the optimal solution large probably. We transform the optimization issue into distribution-learning and offer a clear explanation of learning from suboptimal training datasets. We build GDSG as a multi-task diffusion model utilizing a Graph Neural Network (GNN) to acquire the distribution of high-quality solutions. We use a simple and efficient heuristic approach to obtain a sufficient amount of training data composed entirely of suboptimal solutions. In our implementation, we enhance the backbone GNN and achieve improved generalization. GDSG also reaches nearly 100\% task orthogonality, ensuring no interference between the discrete and continuous generation tasks. We further reveal that this orthogonality arises from the diffusion-related training loss, rather than the neural network architecture itself. The experiments demonstrate that GDSG surpasses other benchmark methods on both the optimal and suboptimal training datasets. The MSCO datasets has open-sourced at http://ieee-dataport.org/13824, as well as the GDSG algorithm codes at https://github.com/qiyu3816/GDSG.
• Abstract（参考訳）: MECネットワークの最適化は、NPハードで効率的な近似アルゴリズムが欠如しているため、効率的かつ確実に機能することが不可欠である。 これは、従来のディープラーニングアプローチの有効性を制約し、最適解の明快さをもたらす。 既存の学習ベース手法の多くは、広範な最適データを必要とせず、より効率と有効性で得られる準最適データの潜在的な利点を活用できない。 In the multi-server multi-user compute offloading (MSCO) problem, which is widely observed in systems of Internet-of-Vehicles (IoV) and Unmanned Aerial Vehicle (UAV) network, as a concrete scenario, we present a Graph Diffusion-based Solution Generation (GDSG) method。 このアプローチは、おそらく最適な解に収束しながら、最適以下のデータセットを扱うように設計されている。 最適化問題を分散学習に変換し、最適下トレーニングデータセットからの学習を明確に説明する。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたマルチタスク拡散モデルとしてGDSGを構築し,高品質な解の分布を求める。 我々は、単純で効率的なヒューリスティックな手法を用いて、最適以下の解からなる十分な量のトレーニングデータを得る。 実装では、バックボーンGNNを強化し、一般化を向上する。 GDSGは100倍近いタスク直交性に達し、離散的タスクと連続的タスクの間に干渉を生じさせない。 さらに、この直交性は、ニューラルネットワークアーキテクチャ自体よりも拡散関連トレーニング損失から生じることを明らかにした。 実験により、GDSGは最適なトレーニングデータセットと準最適トレーニングデータセットの両方において、他のベンチマーク手法を上回ることが示された。 MSCOデータセットはhttp://ieee-dataport.org/13824でオープンソース化され、GDSGアルゴリズムコードもhttps://github.com/qiyu3816/GDSGで公開されている。

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