多接入边缘计算中任务外包的双边博弈方法
分布式、并行与集群计算
2020-08-27 v1 信号处理
摘要
多接入边缘计算（MEC）是一种为未来基于物联网（IoT）的网络系统提供低延迟应用的有前景的架构。随着学术界对任务卸载关注度的不断提高，边缘服务器的资源分配问题已被广泛研究。以往的大多数工作集中在单个边缘服务器（ES）服务多个终端实体（TE）上，这限制了它们获取足够的资源。在本文中，我们考虑一个具有多个 ES 和多个 TE 的 MEC 资源交易市场，它们相互依赖且相互影响。然而，这种多对多交互需要解决若干问题，包括任务分配、TE 对 ES 的选择以及双方的冲突利益。博弈论可作为在交易市场中实现两个或多个冲突个体利益的有效工具。因此，我们通过将任务外包问题建模为两个非合作博弈：供给侧博弈和需求侧博弈，提出了一个多 ES 与多 TE 之间的双边博弈框架。在第一个博弈中，采用供应函数竞价机制来建模 ES 的利润最大化问题。ES 向调度器提交竞价，调度器计算计算服务价格并发送给 TE。而在第二个博弈中，TE 根据 ES 的竞价确定最优需求配置以最大化其收益。证明了上述博弈中 Nash 均衡的存在性与唯一性。设计了一种分布式任务外包算法（DTOA）来确定该均衡。仿真结果表明，DTOA 在提高 ES 利润和 TE 收益以及平抑峰值和谷值负载方面具有优越性能。
引用
@article{arxiv.2008.11617,
title = {A Bilateral Game Approach for Task Outsourcing in Multi-access Edge Computing},
author = {Zheng Xiao and Dan He and Yu Chen and Anthony Theodore Chronopoulos and Schahram Dustdar and Jiayi Du},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.11617},
year = {2020}
}