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J-GLOBAL ID：202102224331089344   整理番号：21A3268195

霧計算環境における分散および個別計算オフローディング最適化【JST・京大機械翻訳】

Distributed and individualized computation offloading optimization in a fog computing environment

著者 (1件)： Li Keqin (Department of Computer Science, State University of New York, New Paltz, NY 12561, USA)
資料名： Journal of Parallel and Distributed Computing  (Journal of Parallel and Distributed Computing)
巻： 159  ページ： 24-34  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0613B  ISSN： 0743-7315  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新たに出現した霧コンピューティング環境において,様々なユーザ機器(UE)は,それらの計算電力を強化し,モバイルエッジクラウド(MEC)サーバへの計算オフロードによって,それらの電池寿命を延ばす。このような環境は自然で分布し,競合する。本論文では,霧計算環境における負荷最適化の計算にゲーム理論アプローチを取り入れた。このようなアプローチは競合環境の性質を捉え,特性化する。本論文の主要な貢献は,以下の通りまとめることができる。最初に,著者らは,プレーヤーとしてUEとMECsの両方を有する非協力ゲームを定式化した。各UEは,エネルギー制約でタスクの実行時間を最小化することを試みた。各MECは,割り当てタスクに対する計算および実行時間に対する電力消費の製品を最小化することを試みた。第2に,著者らは,現在の状況に対してその「発見的」最良応答を決定するためのUEのための発見的アルゴリズム,現在の状況に対する最良の応答を決定するためのMECのためのアルゴリズム,およびNash均衡を見つけるための反復アルゴリズムを開発した。第三に,反復アルゴリズムがNash均衡に収束することを証明した。MECs参加の有無による非協力ゲームの数値例を示した。反復アルゴリズムは常にNash均衡に収束することを観測した。非協力ゲームの一意性は,プレーヤーの戦略集合が離散的であり,プレーヤーの支払い関数が組合せ最適化のための発見的アルゴリズムによって得られることである。著者の知る限りでは,霧計算環境における計算オフローディング最適化のためのコンビナトリアル最適化に基づく非協力ゲームのそのような研究は存在しない。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  ゲーム理論 ,  電力 ,  電力消費 ,  定式化 ,  Nash均衡 ,  携帯電話
準シソーラス用語： 非協力ゲーム ,  実行時間 ,  組合せ最適化 ,  反復アルゴリズム ,  発見的アルゴリズム ,  電池寿命 ,  *オフローディング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 計算オフローディング ,  霧の計算 ,  発見的アルゴリズム ,  モバイルエッジクラウドサーバ ,  非協力ゲーム

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  通信網  (ND07030A) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 霧 ,  計算 ,  環境 ,  オフローディング ,  最適化