Core Concepts
MEC サイトの過負荷を軽減するために、MEC 間の水平オフロードおよび MEC から車載フォグへの垂直オフロードを最適化することで、システム全体の遅延とエネルギー消費を同時に最小化する。
Abstract
本研究では、MEC と車載フォグ(VF)からなる2層アーキテクチャを対象とし、MEC サイトの過負荷を軽減するためのオフロード最適化を行う。
具体的には以下の3つのオフロードを考慮する:
MEC 内部での局所的な処理 (Local Execution)
隣接 MEC サイトへの水平オフロード (Horizontal Offloading)
接続された VF への垂直オフロード (Vertical Offloading)
これらのオフロード先を最適に決定することで、システム全体の平均遅延とエネルギー消費を同時に最小化することが目的である。
問題を強化学習の枠組みでモデル化し、分散型TD3(Distributed-TD3)アルゴリズムを提案して解決する。各MEC サイトに独立したアクターネットワークを持ち、それらを統合して最適なオフロード決定を行う。
提案手法は、他の手法と比較して高い収束速度と効率性を示すことが確認された。
Stats
MEC サイトiの到着トラフィック: λi
MEC サイトiの計算能力: μAi
VF kの計算能力: μVi,k
MEC iとVF kの通信容量: BAV→i,k, BV→Ai,k
MEC iの平均システム遅延: Li
MEC iの総エネルギー消費: Ei,total
平均システム遅延: Lsys
平均システム消費エネルギー: Esys