論文の概要: Reinforcement Learning Controlled Adaptive PSO for Task Offloading in IIoT Edge Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15203v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 13:01:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:55:34.605733
• Title: Reinforcement Learning Controlled Adaptive PSO for Task Offloading in IIoT Edge Computing
• Title（参考訳）: IIoTエッジコンピューティングにおけるタスクオフロードのための適応PSO制御強化学習
• Authors: Minod Perera, Sheik Mohammad Mostakim Fattah, Sajib Mistry, Aneesh Krishna,
• Abstract要約: 産業用IoT(Industrial Internet of Things)アプリケーションは、低レイテンシで重いデータ負荷を処理するために、効率的なタスクオフロードを要求する。 モバイルエッジコンピューティング(MEC)は、レイテンシとサーバ負荷を低減するために、デバイスに計算を近づける。 本稿では,適応粒子群最適化(APSO)と強化学習,特にソフトアクタ批判(SAC)を組み合わせた新しい解を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Industrial Internet of Things (IIoT) applications demand efficient task offloading to handle heavy data loads with minimal latency. Mobile Edge Computing (MEC) brings computation closer to devices to reduce latency and server load, optimal performance requires advanced optimization techniques. We propose a novel solution combining Adaptive Particle Swarm Optimization (APSO) with Reinforcement Learning, specifically Soft Actor Critic (SAC), to enhance task offloading decisions in MEC environments. This hybrid approach leverages swarm intelligence and predictive models to adapt to dynamic variables such as human interactions and environmental changes. Our method improves resource management and service quality, achieving optimal task offloading and resource distribution in IIoT edge computing.
• Abstract（参考訳）: 産業用IoT(Industrial Internet of Things)アプリケーションは、低レイテンシで重データ負荷を処理するために、効率的なタスクオフロードを要求する。 モバイルエッジコンピューティング(MEC)は、レイテンシとサーバ負荷を削減するために、デバイスに計算を近づける。 本稿では,適応粒子群最適化(APSO)と強化学習(具体的にはソフトアクター批判(SAC)を併用して,MEC環境におけるタスクオフロード決定を強化する新しいソリューションを提案する。 このハイブリッドアプローチは、人間の相互作用や環境変化のような動的変数に適応するために、群知能と予測モデルを活用する。 IIoTエッジコンピューティングにおいて,リソース管理とサービス品質を改善し,最適なタスクオフロードとリソース分散を実現する。

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