論文の概要: Intelligent Task Offloading: Advanced MEC Task Offloading and Resource Management in 5G Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06242v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 16:19:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 20:44:02.118882
• Title: Intelligent Task Offloading: Advanced MEC Task Offloading and Resource Management in 5G Networks
• Title（参考訳）: インテリジェントタスクオフロード:5Gネットワークにおける高度なMECタスクオフロードとリソース管理
• Authors: Alireza Ebrahimi, Fatemeh Afghah,
• Abstract要約: 5G技術は、高速で信頼性が高く、低レイテンシな通信、モバイルブロードバンドの革新、大規模なIoT接続をサポートする業界を強化します。 User Equipment上のアプリケーションの複雑さが増すにつれて、リソース集約的なタスクを堅牢なサーバにオフロードすることは、レイテンシとスピードを改善する上で不可欠である。 本稿では,各UE間の通信資源を効率的に配分する手法を提案する。 5G技術の進化によって引き起こされる課題に対して、堅牢で効率的な解決策を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.725133919174076
• License:
• Abstract: 5G technology enhances industries with high-speed, reliable, low-latency communication, revolutionizing mobile broadband and supporting massive IoT connectivity. With the increasing complexity of applications on User Equipment (UE), offloading resource-intensive tasks to robust servers is essential for improving latency and speed. The 3GPP's Multi-access Edge Computing (MEC) framework addresses this challenge by processing tasks closer to the user, highlighting the need for an intelligent controller to optimize task offloading and resource allocation. This paper introduces a novel methodology to efficiently allocate both communication and computational resources among individual UEs. Our approach integrates two critical 5G service imperatives: Ultra-Reliable Low Latency Communication (URLLC) and Massive Machine Type Communication (mMTC), embedding them into the decision-making framework. Central to this approach is the utilization of Proximal Policy Optimization, providing a robust and efficient solution to the challenges posed by the evolving landscape of 5G technology. The proposed model is evaluated in a simulated 5G MEC environment. The model significantly reduces processing time by 4% for URLLC users under strict latency constraints and decreases power consumption by 26% for mMTC users, compared to existing baseline models based on the reported simulation results. These improvements showcase the model's adaptability and superior performance in meeting diverse QoS requirements in 5G networks.
• Abstract（参考訳）: 5G技術は、高速で信頼性が高く、低レイテンシな通信、モバイルブロードバンドの革新、大規模なIoT接続をサポートする業界を強化します。 User Equipment(UE)上のアプリケーションの複雑さが増すにつれて、リソース集約的なタスクを堅牢なサーバにオフロードすることは、レイテンシとスピードを改善する上で不可欠である。 3GPPのマルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)フレームワークは、ユーザに近いタスクを処理することでこの問題に対処し、タスクのオフロードとリソース割り当てを最適化するインテリジェントコントローラの必要性を強調している。 本稿では,個々のUE間の通信資源と計算資源を効率的に分配する手法を提案する。 我々のアプローチでは、ウルトラ信頼性の低い低レイテンシ通信(URLLC)とマッシブマシンタイプ通信(mMTC)の2つの重要な5Gサービスインペラティブを統合し、それらを意思決定フレームワークに組み込む。 このアプローチの中心となるのは,5G技術の進化にともなう課題に対して,堅牢かつ効率的なソリューションを提供する,近接政策最適化の利用である。 提案手法をシミュレーションした5G MEC環境において評価する。 このモデルでは,URLLC利用者の処理時間を厳密なレイテンシ制約下で4%削減し,mMTC利用者の消費電力を26%削減する。 これらの改善は、5Gネットワークにおける様々なQoS要件を満たす際のモデルの適応性と優れた性能を示す。

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