具有两类优先级的MEC系统中任务卸载的最优定价
信息论
2020-09-01 v2 math.IT
摘要
多接入边缘计算(Multi-Access edge computing, MEC)是一种新兴范式，用户将计算密集型任务卸载到接入点(Access Point, AP)。鉴于AP的资源由自私用户共享，定价是一种有用的工具，用于激励用户内化其造成的对其他用户的延迟负外部性。然而，不同用户对延迟的负效用评估不同，因为有些用户对延迟更敏感。为服务异构用户，我们提出了一种优先级定价方案，用户支付更高价格可优先获得服务。我们的目标是找到这样的价格，使得用户在决策时选择能共同最大化社会福利的优先级类别和卸载频率。在假设AP知道用户收益函数的前提下，我们以半闭合形式推导了最优价格。但在实践中，用户收益信息的上报会带来巨大的信令开销。此外，现实中用户可能虚报其私有收益信息。为克服此问题，我们进一步提出了一种基于学习的定价机制，无需了解个体用户收益函数。在均衡时，最优价格和平均边缘延迟被学习到，且用户选择了正确的优先级类别并以社会最优频率卸载。
引用
@article{arxiv.1905.07749,
title = {Optimal Pricing for Job Offloading in the MEC System with Two Priority Classes},
author = {Lingxiang Li and Marie Siew and Tony Q. S. Quek and Zhi Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.07749},
year = {2020}
}
备注
26 pages, 6 figures