面向 C-MEC 半部分计算卸载：一种数字孪生方法
网络与互联网体系结构
2024-07-03 v1
摘要
本文解决了在基于 ultra-reliable and low latency communications (URLLC) 链接的工业物联网 (IoT) 系统中，通过 in-network computing (COIN)-辅助的多接入边缘计算 (C-MEC) 环境下最小化延迟的部分计算卸载问题。我们提出了一种用于多用户场景的数字孪生 (DT) 方案，允许用户设备 (UE) 向 COIN 辅助节点或 MEC 进行协作性部分任务卸载。具体而言，我们将问题建模为联合任务卸载决策、比例和资源分配。我们采用博弈论方法构建低复杂度的分布式卸载方案，其中任务卸载决策问题被建模为准势博弈。双深度 Q 网络 (DDQN) 被用于在博弈中主动预测最优卸载比例和资源分配。该方法优化整个系统的资源分配，增强计算框架的鲁棒性，确保计算密集型服务的高效执行。此外，它解决了集中方法和 UE 资源争用问题，确保更快更可靠的通信。
引用
@article{arxiv.2407.01540,
title = {Towards a Partial Computation offloading in In-networking Computing-Assisted MEC: A Digital Twin Approach},
author = {Ibrahim Aliyu and Awwal Arigi and Seungmin Oh and Tai-Won Um and Jinsul Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.01540},
year = {2024}
}
备注
9 pages, 3 figures