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J-GLOBAL ID：201902218988451239   整理番号：19A1827563

深いQ学習に基づくモバイルエッジコンピューティングにおけるワークフローのための計算オフローディング【JST・京大機械翻訳】

Computation Offloading for Workflow in Mobile Edge Computing Based on Deep Q-Learning

著者 (8件)： Zhu Anqi (College of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing, 400715, China) ,  Guo Songtao (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, 400044, China) ,  Ma Mingfang (College of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing, 400715, China) ,  Feng Hao (College of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing, 400715, China) ,  Liu Bei (Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Su Xin (Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Guo Minghong (Kergez Autonomous Prefecture of Kizilsu Meteorological Bureau, Xinjiang, 845350, China) ,  Jiang Qiucen (College of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing, 400715, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： WOCC  ページ： 1-5  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルエッジコンピューティング(MEC)は,モバイルデバイスコンピューティングからモバイルネットワークエッジへのサービスワークフローをオフロードすることによって,デバイスコンピューティングパワーを著しく強化することができる。したがって,効率的な計算オフローディングメカニズムを実装する方法は,今日,主要な課題である。この問題を解決する目的で,本論文では,オフロードにおけるユーザ装置(UD)の適用完了時間とエネルギー消費を低減することを目的とした。提案したアルゴリズムは,ユーザ経験に従ってエネルギーと時間最適化問題への計算オフロード問題を定式化し,深いQ学習(DQN)に基づいて最適コスト戦略を得る。シミュレーション結果は,既知の局所的実行アルゴリズムとランダムなオフロードアルゴリズムと比較して,本論文で提案した計算オフロードアルゴリズムが,エネルギー消費を著しく減少させ,サービスワークフロー実行の完了時間を短縮できることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エネルギー消費 ,  シミュレーション ,  *ワークフロー ,  最適化問題 ,  *携帯電話 ,  アルゴリズム ,  定式化
準シソーラス用語： モバイルネットワーク ,  モバイルデバイス ,  *オフローディング ,  *エッジコンピューティング ,  *Q学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： Q学習 ,  モバイル ,  エッジコンピューティング ,  ワークフロー ,  計算 ,  オフローディング