論文の概要: Research on Edge Computing and Cloud Collaborative Resource Scheduling Optimization Based on Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18773v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 03:05:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:58:28.897519
• Title: Research on Edge Computing and Cloud Collaborative Resource Scheduling Optimization Based on Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習に基づくエッジコンピューティングとクラウド協調資源スケジューリング最適化に関する研究
• Authors: Yuqing Wang, Xiao Yang,
• Abstract要約: 本研究では,深部強化学習(DRL)を用いたエッジクラウド協調コンピューティングにおける資源スケジューリング最適化の課題に対処する。 DRLに基づく提案手法は,タスク処理効率の向上,全体の処理時間削減,資源利用の向上,タスクマイグレーションの効果的制御を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.657154571216234
• License:
• Abstract: This study addresses the challenge of resource scheduling optimization in edge-cloud collaborative computing using deep reinforcement learning (DRL). The proposed DRL-based approach improves task processing efficiency, reduces overall processing time, enhances resource utilization, and effectively controls task migrations. Experimental results demonstrate the superiority of DRL over traditional scheduling algorithms, particularly in managing complex task allocation, dynamic workloads, and multiple resource constraints. Despite its advantages, further improvements are needed to enhance learning efficiency, reduce training time, and address convergence issues. Future research should focus on increasing the algorithm's fault tolerance to handle more complex and uncertain scheduling scenarios, thereby advancing the intelligence and efficiency of edge-cloud computing systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,深層強化学習(DRL)を用いたエッジクラウド協調コンピューティングにおける資源スケジューリング最適化の課題に対処する。 DRLに基づく提案手法は,タスク処理効率の向上,全体の処理時間削減,資源利用の向上,タスクマイグレーションの効果的制御を実現する。 実験により、DRLは従来のスケジューリングアルゴリズムよりも優れていることが示され、特に複雑なタスク割り当て、動的ワークロード、複数のリソース制約を管理している。 その利点にもかかわらず、学習効率を高め、トレーニング時間を短縮し、収束問題に対処するためにさらなる改善が必要である。 将来の研究は、より複雑で不確実なスケジューリングシナリオを扱うためにアルゴリズムの耐障害性を高め、エッジクラウドコンピューティングシステムのインテリジェンスと効率を向上することに焦点を当てるべきである。

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