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J-GLOBAL ID:202102270190873259   整理番号:21A0891552

無線電力MECネットワークにおける深い決定論的ポリシー勾配ベース計算オフローディング【JST・京大機械翻訳】

Deep Deterministic Policy Gradient Based Computation Offloading in Wireless-Powered MEC Networks
著者 (4件):
資料名:
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)
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モノのインターネット(IoT),移動エッジコンピューティング(MEC),および無線電力伝送(WPT)は,限られた計算容量と電池容量からIoTデバイスを緩和するための有望な方法になっている。本論文では,動的WPTMECネットワークにおける局所計算中心処理ユニット(CPU)周波数とオフローディング比の結合最適化を研究した。提案したネットワークでは,すべてのIoTデバイスは,MECサーバによって充電され,次にタスクを計算するように,収穫-テネ-計算プロトコルに従う。著者らの目標は,確率的タスク到着と時変無線チャネルによる長期平均最大計算遅延を最小化することである。不確実なネットワーク情報と非凸目的関数のために最適解を見つけるのは難しい。この問題に取り組むために,筆者らは,IoTデバイスの局所計算CPU周波数とオフローディング比を調整する集中ポリシーを学習できる,深層強化学習ベース深層決定論的ポリシー勾配(DDPG)フレームワークを提案した。シミュレーション結果は,提案したDDPGアルゴリズムが,局所計算のみの方法および深いQネットワークアルゴリズムと比較して,平均最大計算遅延に関して,それぞれ73.2%および16.8%の利得を達成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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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