Core Concepts
デジタルツインを活用し、生成モデルを用いたリソースコアリション協力アプローチにより、無人航空機を活用したエッジコンピューティングネットワークにおけるタスク割当の最適化を実現する。
Abstract
本論文は、無人航空機を活用したエッジコンピューティングネットワークにおけるタスク割当の最適化に取り組んでいる。具体的には以下の3点を提案している:
デジタルツインを活用したネットワークフレームワークを提案し、物理層、仮想層、アプリケーション層から構成される。仮想層はデバイスの状態情報を収集し、リソースプールを構築し、タスク割当のための協力戦略を生成する。
タスク割当、エネルギー消費、通信帯域、リソース利用率の最適化問題を定式化し、凸最適化問題に変換する。
transferable utility (TU) コアリションゲームに基づくリソースコアリション協力アプローチを提案する。生成モデルを用いて初期のコアリション構造を生成し、コアリションゲームに適用することで、反復回数を削減し、エネルギー消費を低減する。
シミュレーション結果から、提案手法がエネルギー消費とリソース利用率の面で優れた性能を示すことが確認された。
Stats
無人航空機の最大通信帯域は1~5 MHzである。
無人航空機の最大キャッシュリソースは1~2 Mbyteである。
最大許容遅延は150~500 msである。
無人航空機の計算エネルギー消費係数は1~2.5 W/(cycle/s)3である。
無人航空機の最大計算リソースは4~10 GHzである。
最大多重化帯域は16 MHzである。
Quotes
"デジタルツインを活用し、生成モデルを用いたリソースコアリション協力アプローチにより、無人航空機を活用したエッジコンピューティングネットワークにおけるタスク割当の最適化を実現する。"
"提案手法がエネルギー消費とリソース利用率の面で優れた性能を示す。"