論文の概要: Adaptive AI-based Decentralized Resource Management in the Cloud-Edge Continuum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15802v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 06:07:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 21:57:03.851454
• Title: Adaptive AI-based Decentralized Resource Management in the Cloud-Edge Continuum
• Title（参考訳）: クラウドエッジ連続体における適応型AIベースの分散リソース管理
• Authors: Lanpei Li, Jack Bell, Massimo Coppola, Vincenzo Lomonaco,
• Abstract要約: Cloud-Edge Continuumは、効率的なリソース管理のための大きな課題を提示している。 従来の集中型アプローチは、静的な性質のため、これらの変化に適応するのに苦労する。 本稿では,動的アプリケーション配置と資源管理のためのハイブリッド分散フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.989052212674281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing complexity of application requirements and the dynamic nature of the Cloud-Edge Continuum present significant challenges for efficient resource management. These challenges stem from the ever-changing infrastructure, which is characterized by additions, removals, and reconfigurations of nodes and links, as well as the variability of application workloads. Traditional centralized approaches struggle to adapt to these changes due to their static nature, while decentralized solutions face challenges such as limited global visibility and coordination overhead. This paper proposes a hybrid decentralized framework for dynamic application placement and resource management. The framework utilizes Graph Neural Networks (GNNs) to embed resource and application states, enabling comprehensive representation and efficient decision-making. It employs a collaborative multi-agent reinforcement learning (MARL) approach, where local agents optimize resource management in their neighborhoods and a global orchestrator ensures system-wide coordination. By combining decentralized application placement with centralized oversight, our framework addresses the scalability, adaptability, and accuracy challenges inherent in the Cloud-Edge Continuum. This work contributes to the development of decentralized application placement strategies, the integration of GNN embeddings, and collaborative MARL systems, providing a foundation for efficient, adaptive and scalable resource management.
• Abstract（参考訳）: アプリケーション要件の複雑さの増大とCloud-Edge Continuumのダイナミックな性質は、効率的なリソース管理に重大な課題をもたらします。 これらの課題は、ノードとリンクの追加、削除、再構成、およびアプリケーションのワークロードの多様性によって特徴づけられる、絶えず変化するインフラストラクチャに起因しています。 従来の集中型アプローチは、静的な性質のため、これらの変化に適応するのに苦労する一方で、分散化されたソリューションは、グローバルな可視性や調整オーバーヘッドの制限といった課題に直面します。 本稿では,動的アプリケーション配置と資源管理のためのハイブリッド分散フレームワークを提案する。 このフレームワークは、グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、リソースとアプリケーション状態の埋め込みを可能にし、包括的な表現と効率的な意思決定を可能にする。 協力的なマルチエージェント強化学習(MARL)アプローチを採用し、ローカルエージェントが近隣の資源管理を最適化し、グローバルオーケストレータがシステム全体の調整を保証する。 分散アプリケーション配置と集中的な監視を組み合わせることで、当社のフレームワークは、Cloud-Edge Continuumに固有のスケーラビリティ、適応性、精度の課題に対処します。 この研究は、分散アプリケーション配置戦略、GNN組み込みの統合、協調的なMARLシステムの開発に寄与し、効率的で適応的でスケーラブルなリソース管理の基礎を提供する。

関連論文リスト

• UserCentrix: An Agentic Memory-augmented AI Framework for Smart Spaces [8.111700384985356]
  エージェントAIは、自律的で積極的な意思決定とともに、スマート環境を変革した。 本稿では、動的でコンテキスト対応な意思決定を通じてスマートスペースを強化するために設計された、エージェント型メモリ拡張AIフレームワークであるUserCentrixを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-01T11:54:49Z)
• Towards a Decentralised Application-Centric Orchestration Framework in the Cloud-Edge Continuum [0.20075899678041528]
  リソース管理ソリューションは、リソース発見、最適化、アプリケーションのデプロイ、ライフサイクル管理といったタスクを自動化し、管理することで、重要な役割を担います。 本稿ではSwarmchestrateを紹介します。Swarmsの自己組織化原則にインスパイアされた、分散化されたアプリケーション中心のオーケストレーションフレームワークです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-01T13:11:39Z)
• AgentNet: Decentralized Evolutionary Coordination for LLM-based Multi-Agent Systems [22.291969093748005]
  AgentNet(エージェントネット)は、マルチエージェントシステムのための分散化された検索型生成(RAG)ベースのフレームワークである。 静的代入や集中制御に依存する従来のマルチエージェントシステムとは異なり、エージェントは動的に専門化できる。 AgentNetはスケーラブルな適応性を促進し、組織間のプライバシ保護コラボレーションを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-01T09:45:25Z)
• Decentralized Reinforcement Learning for Multi-Agent Multi-Resource Allocation via Dynamic Cluster Agreements [13.586104024751586]
  本稿では、分散的に複数のエージェント間で異種資源を割り当てることの課題に対処する。 提案手法であるLGTC-IPPOは,動的クラスタ・コンセンサスを統合することにより,独立近似政策最適化(IPPO)に基づく。 実験結果から,LGTC-IPPOはエージェント数やリソースタイプが増えても,より安定した報酬,コーディネーション,ロバストな性能が得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-04T09:23:48Z)
• Cluster-Based Multi-Agent Task Scheduling for Space-Air-Ground Integrated Networks [60.085771314013044]
  低高度経済は、コミュニケーションやセンシングなどの分野で発展する大きな可能性を秘めている。 本稿では,SAGINにおけるマルチUAV協調タスクスケジューリング問題に対処するため,クラスタリングに基づく多エージェントDeep Deterministic Policy Gradient (CMADDPG)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-14T06:17:33Z)
• A Local Information Aggregation based Multi-Agent Reinforcement Learning for Robot Swarm Dynamic Task Allocation [4.144893164317513]
  分散化された部分観測可能なマルコフ決定プロセス(Dec_POMDP)を用いた新しいフレームワークを提案する。 我々の方法論の核心は、局所情報集約多元決定政策勾配(LIA_MADDPG)アルゴリズムである。 実験により,LIAモジュールは様々なCTDEベースのMARL法にシームレスに統合可能であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-29T07:53:05Z)
• A Comprehensive Survey on Joint Resource Allocation Strategies in Federated Edge Learning [9.806901443019008]
  Federated Edge Learning (FEL)は、分散環境でのモデルトレーニングを可能にすると同時に、ユーザデータの物理的分離を利用することで、ユーザのプライバシを確保する。 IoT(Internet of Things)やSmart Earthといった複雑なアプリケーションシナリオの開発により、従来のリソース割り当てスキームは、これらの増大する計算および通信要求を効果的にサポートすることができなくなった。 本稿では,複数の資源需要が増大する中で,計算と通信の多面的課題を体系的に解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T13:02:00Z)
• Meta Reinforcement Learning Approach for Adaptive Resource Optimization in O-RAN [6.326120268549892]
  Open Radio Access Network (O-RAN) は、前例のない効率性と適応性を持つ現代のネットワークの変動要求に対処する。 本稿では,モデルに依存しないメタラーニング(MAML)にインスパイアされたメタ深層強化学習(Meta-DRL)戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T23:04:30Z)
• SCALE: Self-regulated Clustered federAted LEarning in a Homogeneous Environment [4.925906256430176]
  フェデレートラーニング(FL)は、ユーザのプライバシを維持しながら、分散機械学習を実現するための変革的なアプローチとして登場した。 本稿では,エッジサーバへの依存を排除し,これらの制約を克服する新しいFL手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T20:42:16Z)
• Design Optimization of NOMA Aided Multi-STAR-RIS for Indoor Environments: A Convex Approximation Imitated Reinforcement Learning Approach [51.63921041249406]
  非直交多重アクセス(Noma)により、複数のユーザが同じ周波数帯域を共有でき、同時に再構成可能なインテリジェントサーフェス(STAR-RIS)を送信および反射することができる。 STAR-RISを屋内に展開することは、干渉緩和、電力消費、リアルタイム設定における課題を提示する。 複数のアクセスポイント(AP)、STAR-RIS、NOMAを利用した新しいネットワークアーキテクチャが屋内通信のために提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T07:17:04Z)
• State-Augmented Learnable Algorithms for Resource Management in Wireless Networks [124.89036526192268]
  本稿では,無線ネットワークにおける資源管理問題を解決するためのステート拡張アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは, RRM決定を可能, ほぼ最適に行うことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T18:02:54Z)
• Competing Adaptive Networks [56.56653763124104]
  適応エージェントのチーム間での分散競争のためのアルゴリズムを開発する。 本稿では,生成的対向ニューラルネットワークの分散学習への応用について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T14:42:15Z)
• Decentralized Control with Graph Neural Networks [147.84766857793247]
  分散コントローラを学習するグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいフレームワークを提案する。 GNNは、自然分散アーキテクチャであり、優れたスケーラビリティと転送性を示すため、タスクに適している。 分散コントローラの学習におけるGNNの可能性を説明するために、群れとマルチエージェントパス計画の問題を検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T18:59:14Z)
• Resource Allocation via Model-Free Deep Learning in Free Space Optical Communications [119.81868223344173]
  本稿では,自由空間光学(FSO)通信におけるチャネルフェージング効果の緩和のための資源配分の一般的な問題について検討する。 本フレームワークでは,FSO資源割り当て問題を解決する2つのアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T17:38:51Z)
• Decentralized Reinforcement Learning: Global Decision-Making via Local Economic Transactions [80.49176924360499]
  我々は、シーケンシャルな意思決定問題を解決するために、単純で専門的で自己関心のあるエージェントの社会を指示する枠組みを確立する。 我々は分散強化学習アルゴリズムのクラスを導出する。 我々は、より効率的な移動学習のための社会固有のモジュラー構造の潜在的な利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-05T16:41:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。