文献

J-GLOBAL ID：202202290153317147   整理番号：22A1094957

経験効用の活用による新しいモバイルエッジ計算環境における計算オフロードポリシーの一般化強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing generalization of computation offloading policies in novel mobile edge computing environments by exploiting experience utility

著者 (7件)： Ren Tao (Hangzhou Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou 310051, China) ,  Ren Tao (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Niu Jianwei (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Niu Jianwei (Hangzhou Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou 310051, China) ,  Niu Jianwei (Zhengzhou University Research Institute of Industrial Technology, School of Information Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China) ,  Qiu Yuan (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Qiu Yuan (Shanghai Aerospace Electronic Technology Institute, Shanghai 201109, China)
資料名： Journal of Systems Architecture  (Journal of Systems Architecture)
巻： 125  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0883A  ISSN： 1383-7621  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： 近年,モバイル機器(MD)のブーミング開発が,モバイルアプリケーションの驚異的な人気と共に目撃されている。MDsの絶え間ない進展にもかかわらず,MDの限られた能力と移動応用の集中的な要求の間の大きな張力は,難治性のままである。モバイルエッジコンピューティングの提案のおかげで,張力は,MDsに近接して強力なコンピューティングとエネルギー資源で展開されたエッジサーバへのオフロード計算集約的で遅延クリティカルなタスクによって部分的に軽減された。研究者は,深い強化学習(DRL)に基づく,効率的な計算オフロードポリシーの設計に多くの注目を払っている。しかし,ほとんどの既存のDRLベース手法は,新しい環境における貧弱な一般化に悩まされている。問題に取り組むために,本論文は,計算オフロード政策学習の一般化を調査して,学習経験ユーティリティを利用することによって,新しいスケジューリング方式を提案した。第1に,学習プロセスへのそれらの貢献に従って,経験ユーティリティのグループを定義した。次に,学習計算-オフロード政策の一般化性能を効果的に改善するために,新しい維持とサンプリング戦略を,経験ユーティリティに基づいて提案する。最後に,広範な実験を行い,最先端の手法に対する提案した方法の実質的な性能改善を実験結果により検証した。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： 学習 ,  スケジューリング ,  環境 ,  エネルギー資源 ,  計算機網 ,  応用プログラム ,  張力 ,  *携帯電話 ,  強化学習
準シソーラス用語： 学習過程 ,  モバイルデバイス ,  学習経験 ,  モバイルアプリケーション ,  エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 計算オフローディング ,  モバイルエッジコンピューティング ,  経験サンプリング ,  経験の効用

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (9件)： 経験 ,  効用 ,  活用 ,  モバイル ,  エッジ ,  計算 ,  環境 ,  一般化 ,  強化