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J-GLOBAL ID：202102250108279541   整理番号：21A0891516

車両ネットワークに対する依存保証付きポリシー勾配ベースオフローディング方式【JST・京大機械翻訳】

A Policy Gradient Based Offloading Scheme with Dependency Guarantees for Vehicular Networks

著者 (4件)： Liu Haoqiang (Beihang University,School of Electronic and Information Engineering,Beijing,China) ,  Zhao Hongbo (Beihang University,School of Electronic and Information Engineering,Beijing,China) ,  Geng Liwei (Beihang University,School of Electronic and Information Engineering,Beijing,China) ,  Feng Wenquan (Beihang University,School of Electronic and Information Engineering,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： GC Wkshps  ページ： 1-6  発行年： 2020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： モノのインターネット(IoT)とモバイルデバイスの急速な発展により,IoTアプリケーションは,資源制限デバイスに厳しい挑戦をもたらす,はるかに計算集約的で,待ち時間に敏感な。ネットワークの計算電力を強化するために,モバイルエッジコンピューティング(MEC)は,重要な有望な方法として役立ち,それは,資源制約付きデバイスをエッジサーバにオフロードタスクをオフロードするのを可能にする。特に,5G技術と車両(IoV)のインターネットの進歩によって,ますます多くの応用は,超低待ち時間のためにオフロードする必要があった。しかし,主な課題の一つは,異なるサブタスク間の依存性であり,オフロードの決定に大きなインパクトを与える。本論文では,IoVアプリケーションに対する依存性を持つサブタスクのトポロジー構造に焦点を当てた。最初に,著者らは,サブタスクの依存性を調査して,タスクスケジューリングの優先順位を導入するために,有向非巡回グラフ(DAG)を採用した。さらに,マルチ車両シナリオにおける全てのIoVアプリケーションに対する依存性保証により,全タスク待ち時間を最小化するために,ポリシーベース深層強化学習(DRL)を利用したオフローディング方式を提案した。実験結果は,最先端のオフロード方式の状態と比較して,提案したオフロード方式が効果的に全体のシステムの遅れを減少することができることを示した。Copyright 2021 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： 位相幾何学 ,  電力 ,  *ネットワーク ,  応用プログラム ,  待ち時間 ,  インターネット
準シソーラス用語： モバイルデバイス ,  タスクスケジューリング ,  DAG【グラフ】 ,  *オフローディング ,  モノのインターネット ,  資源制約 ,  *車両ネットワーク ,  第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 保証 ,  勾配 ,  オフローディング