論文の概要: Intelligent Task Offloading in VANETs: A Hybrid AI-Driven Approach for Low-Latency and Energy Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20735v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 13:20:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.901592
• Title: Intelligent Task Offloading in VANETs: A Hybrid AI-Driven Approach for Low-Latency and Energy Efficiency
• Title（参考訳）: VANETにおけるインテリジェントタスクオフロード - 低レイテンシとエネルギー効率のためのハイブリッドAI駆動アプローチ
• Authors: Tariq Qayyum, Asadullah Tariq, Muhammad Ali, Mohamed Adel Serhani, Zouheir Trabelsi, Maite López-Sánchez,
• Abstract要約: Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) はインテリジェントトランスポートシステムに不可欠なネットワークである。 VANETは、車両が計算タスクを近くのロードサイドユニット(RSU)とリアルタイム処理のためにモバイルエッジコンピューティング(MEC)サーバーにオフロードすることを可能にする。 本研究は、インテリジェントタスクオフロードとリソースアロケーションのための教師付き学習、強化学習、パーティクルスワーム最適化(PSO)を統合したハイブリッドAI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）: 2.1877558143992184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) are integral to intelligent transportation systems, enabling vehicles to offload computational tasks to nearby roadside units (RSUs) and mobile edge computing (MEC) servers for real-time processing. However, the highly dynamic nature of VANETs introduces challenges, such as unpredictable network conditions, high latency, energy inefficiency, and task failure. This research addresses these issues by proposing a hybrid AI framework that integrates supervised learning, reinforcement learning, and Particle Swarm Optimization (PSO) for intelligent task offloading and resource allocation. The framework leverages supervised models for predicting optimal offloading strategies, reinforcement learning for adaptive decision-making, and PSO for optimizing latency and energy consumption. Extensive simulations demonstrate that the proposed framework achieves significant reductions in latency and energy usage while improving task success rates and network throughput. By offering an efficient, and scalable solution, this framework sets the foundation for enhancing real-time applications in dynamic vehicular environments.
• Abstract（参考訳）: Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) はインテリジェントトランスポートシステムに不可欠なシステムであり、車両は計算タスクを近くのロードサイドユニット(RSU)とリアルタイム処理のためのモバイルエッジコンピューティング(MEC)サーバにオフロードすることができる。 しかし、VANETの非常にダイナミックな性質は、予測不能なネットワーク条件、高いレイテンシ、エネルギ不効率、タスク障害などの課題をもたらす。 本研究は、インテリジェントタスクオフロードとリソースアロケーションのための教師付き学習、強化学習、パーティクルスワーム最適化(PSO)を統合したハイブリッドAIフレームワークを提案することにより、これらの課題に対処する。 このフレームワークは、最適オフロード戦略予測のための教師付きモデル、適応的な意思決定のための強化学習、レイテンシとエネルギー消費の最適化のためのPSOを活用する。 大規模なシミュレーションにより,提案フレームワークは,タスク成功率とネットワークスループットを改善しつつ,レイテンシとエネルギー使用量の大幅な削減を実現することが示された。 効率的でスケーラブルなソリューションを提供することで、このフレームワークは動的車両環境におけるリアルタイムアプリケーションを強化する基盤となる。

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