論文の概要: Dependency-Aware Task Offloading in Multi-UAV Assisted Collaborative Mobile Edge Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20149v1
• Date: Thu, 23 Oct 2025 02:55:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:17.219073
• Title: Dependency-Aware Task Offloading in Multi-UAV Assisted Collaborative Mobile Edge Computing
• Title（参考訳）: 複数UAVによる協調型モバイル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依存性認識
• Authors: Zhenyu Zhao, Xiaoxia Xu, Tiankui Zhang, Junjie Li, Yuanwei Liu,
• Abstract要約: 本稿では,新しい無人航空機(UAV)による協調移動エッジコンピューティング(MEC)フレームワークを提案する。 システムコストを最小限に抑え、タスク消費とエネルギー消費のトレードオフを改善することを目的としている。 提案手法はシステムコストを大幅に削減し,タスク消費とエネルギー消費のトレードオフの改善を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.88774113545582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper proposes a novel multi-unmanned aerial vehicle (UAV) assisted collaborative mobile edge computing (MEC) framework, where the computing tasks of terminal devices (TDs) can be decomposed into serial or parallel sub-tasks and offloaded to collaborative UAVs. We first model the dependencies among all sub-tasks as a directed acyclic graph (DAG) and design a two-timescale frame structure to decouple the sub-task interdependencies for sub-task scheduling. Then, a joint sub-task offloading, computational resource allocation, and UAV trajectories optimization problem is formulated, which aims to minimize the system cost, i.e., the weighted sum of the task completion delay and the system energy consumption. To solve this non-convex mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problem, a penalty dual decomposition and successive convex approximation (PDD-SCA) algorithm is developed. Particularly, the original MINLP problem is equivalently transferred into a continuous form relying on PDD theory. By decoupling the resulting problem into three nested subproblems, the SCA method is further combined to recast the non-convex components and obtain desirable solutions. Numerical results demonstrate that: 1) Compared to the benchmark algorithms, the proposed scheme can significantly reduce the system cost, and thus realize an improved trade-off between task latency and energy consumption; 2) The proposed algorithm can achieve an efficient workload balancing for distributed computation across multiple UAVs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数無人航空機(UAV)による協調移動エッジコンピューティング(MEC)フレームワークを提案し,端末装置(TD)の計算タスクをシリアルまたは並列サブタスクに分解し,協調UAVにオフロードする。 まず,全サブタスク間の依存関係を有向非巡回グラフ(DAG)としてモデル化し,サブタスク間依存性を分離する2時間スケールのフレーム構造を設計する。 そして、タスク完了遅延とシステムエネルギー消費の重み付け和を最小化することを目的とした、共同タスクオフロード、計算資源割り当て、UAVトラジェクトリ最適化問題を定式化する。 この非凸混合整数非線形プログラミング(MINLP)問題を解決するために、ペナルティ二重分解と逐次凸近似(PDD-SCA)アルゴリズムを開発した。 特に、元のMINLP問題は、PDD理論に依存する連続形式に同値に変換される。 結果の問題を3つのネストしたサブプロブレムに分離することにより、SCAメソッドはさらに組み合わせて非凸コンポーネントを再キャストし、望ましいソリューションを得る。 数値的な結果は、 1) ベンチマークアルゴリズムと比較すると,提案手法はシステムコストを大幅に削減し,タスク遅延とエネルギー消費のトレードオフを改善することができる。 2)提案アルゴリズムは,複数のUAVにまたがる分散計算において,効率的な負荷分散を実現する。

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