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J-GLOBAL ID：202202262040117106   整理番号：22A0738095

分散深層学習とソフトウェア定義モバイルエッジコンピューティングに基づく計算オフローディングと資源割付【JST・京大機械翻訳】

Computation offloading and resource allocation based on distributed deep learning and software defined mobile edge computing

著者 (4件)： Wang Zhongyu (School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications (BUPT), Beijing 100876, China) ,  Lv Tiejun (School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications (BUPT), Beijing 100876, China) ,  Chang Zheng (School of Computer Science, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Chang Zheng (Faculty of Information Technology, University of Jyvaeskylae, P.O. Box 35, FIN-40014 Jyvaeskylae, Finland)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 205  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  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： 本論文では,モノのインターネット(IoT)におけるソフトウェア定義モバイルエッジ計算(SD-MEC)を検討し,その中で,複数のIoTデバイスが,厳密な計算集約的および待ち時間臨界要求を有する新たなIoTアプリケーションをサポートするために,適切なエッジサーバにそれらの計算タスクをオフロードする選択を選択する。考察したSD-MECネットワークにおいて,分散高密度IoTにおける加重遅延と電力消費の効用を最小化するために,共同計算オフロードと電力割当問題を提案した。最適化問題は混合整数非線形プログラミング問題であり,非凸性と複雑性のために一般的最適化ツールによって解決するのが難しい。SD-MEC IoTのための分散深層学習ベース計算オフローディングと資源割当(DDL-CORA)アルゴリズムを提案し,その中で,多重並列深層ニューラルネットワーク(DNN)を,最適オフロード決定と資源スケジューリングを生成するために呼び出す。さらに,DNNを訓練し,改善するためにさらに使用する新しく生成されたオフロード決定を効果的に保存するために,共有再生メモリメカニズムを設計した。シミュレーション結果は,提案したDDL-CORAアルゴリズムが,基準深Qネットワーク(DQN)アルゴリズムより平均7.72%のシステムユーティリティを,参照分岐-および-基礎(BNB)アルゴリズムより31.9%低減でき,複雑性とユーティリティ性能の間の良いトレードオフを維持することを示した。Copyright 2022 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 ,  シミュレーション ,  最適化問題 ,  スケジューリング ,  ネットワーク ,  電力消費 ,  相互接続 ,  *資源割付 ,  多重化 ,  応用プログラム ,  *ソフトウェア ,  待ち時間 ,  *負荷分散
準シソーラス用語： *オフローディング ,  モノのインターネット ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ソフトウェア定義モバイルエッジコンピューティング ,  モノのインターネット ,  計算オフローディング ,  電力配分 ,  システムユーティリティ ,  分散深層学習

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (8件)： 深層学習 ,  ソフトウェア ,  定義 ,  モバイル ,  エッジコンピューティング ,  計算 ,  オフローディング ,  資源割付