具有不可预测上传时延的边缘计算网络中的协同作业调度
网络与互联网体系结构
2019-12-24 v1
摘要
本文研究含多个接入点 (AP) 与边缘服务器的边缘计算网络中的协同作业调度问题。由于 AP 与边缘服务器间网络流量不确定，作业上传时延无法准确预测。具体地，AP 处的作业到达、AP 到边缘服务器的作业上传时延以及边缘服务器上的作业计算时间均建模为随机变量。由于每个作业调度决策都会影响未来系统状态，我们将所有 AP 与所有调度时隙上的作业调度联合优化建模为无限 horizon 马尔可夫决策过程 (MDP)。最小化目标为每作业平均处理时间（含上传时延、等待时间与边缘服务器计算时间）的折扣度量。该问题中需采用近似 MDP 以应对维数灾难。传统低复杂度 MDP 近似解通常难以解析预测其性能。本文通过基于基线策略的一步策略迭代，提出一种新颖的近似 MDP 求解框架，可获得解析性能界。此外，由于推导出了近似值函数表达式，传统方法中的值迭代可被消除，从而从根本上降低计算复杂度。仿真表明，所提低复杂度算法较多种基准方案性能显著更优。
引用
@article{arxiv.1912.10732,
title = {Cooperative Job Dispatching in Edge Computing Network with Unpredictable Uploading Delay},
author = {Bojie Lv and Yuncong Hong and Haisheng Tan and Zhenhua Han and Rui Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.10732},
year = {2019}
}
备注
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