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J-GLOBAL ID：202202279200520215   整理番号：22A0577697

モバイルエッジコンピューティングにおけるタスクオフローディングと資源割付のための逆順序ベース最適化法【JST・京大機械翻訳】

Inverse order based optimization method for task offloading and resource allocation in mobile edge computing

著者 (3件)： Yang Junyao (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Yan (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Li Zijian (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 116  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： ネットワークのエッジで軽量クラウドコンピューティングと記憶能力を提供するエッジコンピューティングは,新しい計算パラダイムになった。エッジコンピューティングのための主要な研究課題は,オフロード意思決定と資源配分のための効率的オフローディング戦略を設計することである。多くの研究は,この課題に取り組む試みを試みているが,従来のオフロード戦略は複雑な環境に適応できず,強化学習に基づくオフロード戦略は,集中制御またはユーザの最良の関心の追求を必要とし,これは実用的でない。個々のユーザは,長期利益を得るために高品質なオフロード環境を作成するために,利益を合理的に追求する必要がある。本論文では,まず,オフローディングプロセスを2段階オフロードフレームワークに分離して,動作と状態空間の次元を減らすために,オフロード決定と資源割当て問題を解決する順序を逆転させた。Markov決定プロセス(MDP)として資源割当てを定式化し,エッジサーバの負荷分散を調整し,伝送エネルギーと遅延を低減し,次に,意思決定プロセスに適合するために,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,意思決定プロセスに適合するために遺伝的アルゴリズム(GA)を使用し,それにより,反復によって引き起こされた過度の応答時間を回避する。。”そのために,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,意思決定プロセスに適合させ,そして,完全接続ネットワーク(FCN)を探索し,それにより,反復による過剰応答時間を,それを用いて探索することを試みた。”そのために,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,決定を探索し,そして,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,意思決定プロセスを探索し,そして,次に,反復による過剰応答時間を避けた。シミュレーション結果は,ベースライン方法と比較して,提案したアルゴリズムがより安定,柔軟で,適応性があり,実用化に適していることを示した。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 ,  計算機利用 ,  意思決定 ,  ネットワーク ,  計算 ,  *資源割付 ,  *計算機網 ,  定式化 ,  *携帯電話 ,  強化学習 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 高品質 ,  クラウドコンピューティング ,  *オフローディング ,  *エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： モバイルエッジコンピューティング ,  DDPG ,  GA ,  部分的オフローディング ,  計算オフローディング

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (7件)： モバイル ,  エッジコンピューティング ,  タスク ,  オフローディング ,  資源割付 ,  順序 ,  最適化