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J-GLOBAL ID：202202284573077333   整理番号：22A0180012

マルチアクセスエッジコンピューティングにおけるオフローディング依存タスク:多目的強化学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Offloading dependent tasks in multi-access edge computing: A multi-objective reinforcement learning approach

著者 (6件)： Song Fuhong (School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, PR China) ,  Xing Huanlai (School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, PR China) ,  Wang Xinhan (School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, PR China) ,  Luo Shouxi (School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, PR China) ,  Dai Penglin (School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, PR China) ,  Li Ke (School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, PR China)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 128  ページ： 333-348  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  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,マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)における依存タスクからなるアプリケーションをオフロードする問題を研究した。この問題は,複数の矛盾する目的,例えば完了時間,エネルギー消費,および計算オーバヘッドを同時に最適化しなければならないので,挑戦的である。最近,いくつかの強化学習(RL)ベースの方法が問題に対処するために提案されてきた。しかし,単一目的RL(SORL)と呼ばれるこれらの方法は,線形スカラー化としてユーザユーティリティを定義する。目的間の矛盾は無視されてきた。本論文では,アプリケーション完了時間,モバイルデバイスのエネルギー消費,およびエッジコンピューティングのための使用電荷を同時に最小化するための多目的最適化問題を定式化し,依存性制約を受ける。さらに,目的間の相対的重要性(基準)はMECの時間にわたって変化する可能性があり,従来のSORLsの処理に挑戦する。これを克服するために,まず,スカラー報酬をベクトル値報酬に拡張した多目的Markov決定プロセスをモデル化した。報酬の各要素は目的の1つに対応する。次に,改良多目的強化学習(MORL)アルゴリズムを提案し,そこでは,トーナメント選択方式を設計して,以前に学習された政策を効果的に維持するための重要な選好を選択した。シミュレーション結果は,提案アルゴリズムが3つの目的の間で良いトレードオフを得て,多くの既存のアルゴリズムと比較して顕著な性能改善を有することを示した。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 ,  電荷 ,  ベクトル ,  応用プログラム ,  線形性 ,  エネルギー消費 ,  多目的計画法 ,  スカラー ,  定式化 ,  *強化学習
準シソーラス用語： モバイルデバイス ,  オーバヘッド ,  *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 ,  動的選好 ,  マルチアクセスエッジコンピューティング ,  多目的強化学習 ,  タスク依存性

分類 (3件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  計算機網  (JC03000K) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (3件)： オフローディング ,  タスク ,  強化学習