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A new task offloading algorithm in edge computing
EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking ( IF 2.6 ) Pub Date : 2021-01-25 , DOI: 10.1186/s13638-021-01895-6
Zhenjiang Zhang , Chen Li , ShengLung Peng , Xintong Pei

In the last few years, the Internet of Things (IOT), as a new disruptive technology, has gradually changed the world. With the prosperous development of the mobile Internet and the rapid growth of the Internet of Things, various new applications continue to emerge, such as mobile payment, face recognition, wearable devices, driverless, VR/AR, etc. Although the computing power of mobile terminals is getting higher and the traditional cloud computing model has higher computing power, it is often accompanied by higher latency and cannot meet the needs of users. In order to reduce user delay to improve user experience, and at the same time reduce network load to a certain extent, edge computing, as an application of IOT, came into being. In view of the new architecture after dating edge computing, this paper focuses on the task offloading in edge computing, from task migration in multi-user scenarios and edge server resource management expansion, and proposes a multi-agent load balancing distribution based on deep reinforcement learning DTOMALB, a distributed task allocation algorithm, can perform a reasonable offload method for this scenario to improve user experience and balance resource utilization. Simulations show that the algorithm has a certain adaptability compared to the traditional algorithm in the scenario of multi-user single cell, and reduces the complexity of the algorithm compared to the centralized algorithm, and reduces the average response delay of the overall user. And balance the load of each edge computing server, improve the robustness and scalability of the system.



中文翻译:

边缘计算中的新任务分担算法

在过去的几年中,物联网(IOT)作为一种新的破坏性技术,已逐渐改变了世界。随着移动互联网的蓬勃发展和物联网的迅猛发展,各种新应用不断涌现,例如移动支付,面部识别,可穿戴设备,无人驾驶,VR / AR等。尽管移动计算能力强终端越来越高,传统的云计算模型具有更高的计算能力,通常伴随着更高的延迟,无法满足用户的需求。为了减少用户延迟以改善用户体验,同时在一定程度上减少网络负载,边缘计算作为物联网的应用应运而生。鉴于约会边缘计算后的新架构,本文着重于边缘计算中的任务分流,从多用户场景中的任务迁移和边缘服务器资源管理扩展,并提出了一种基于深度强化学习DTOMALB的多代理负载均衡分布,该分布式任务分配算法可以执行针对这种情况的合理卸载方法,可以改善用户体验并平衡资源利用率。仿真表明,与传统算法相比,该算法在多用户单小区场景下具有一定的适应性,与集中式算法相比,降低了算法的复杂度,降低了整体用户的平均响应时延。并平衡每个边缘计算服务器的负载,提高系统的健壮性和可伸缩性。从多用户场景中的任务迁移和边缘服务器资源管理的扩展出发,提出了一种基于深度强化学习DTOMALB的多代理负载均衡分布,分布式任务分配算法,可以针对这种场景执行合理的卸载方法,以改善用户体验并平衡资源利用。仿真表明,与传统算法相比,该算法在多用户单小区场景下具有一定的适应性,与集中式算法相比,降低了算法的复杂度,降低了整体用户的平均响应时延。并平衡每个边缘计算服务器的负载,提高系统的健壮性和可伸缩性。从多用户场景中的任务迁移和边缘服务器资源管理的扩展出发,提出了一种基于深度强化学习DTOMALB的多代理负载均衡分布,分布式任务分配算法,可以针对这种场景执行合理的卸载方法,以改善用户体验并平衡资源利用。仿真表明,与传统算法相比,该算法在多用户单小区场景下具有一定的适应性,与集中式算法相比,降低了算法的复杂度,降低了整体用户的平均响应时延。并平衡每个边缘计算服务器的负载,提高系统的健壮性和可伸缩性。并提出了一种基于深度强化学习DTOMALB的多代理负载均衡分配方法,该分布式任务分配算法可以针对这种情况执行合理的卸载方法,以改善用户体验并平衡资源利用。仿真表明,与传统算法相比,该算法在多用户单小区场景下具有一定的适应性,与集中式算法相比,降低了算法的复杂度,降低了整体用户的平均响应时延。并平衡每个边缘计算服务器的负载,提高系统的健壮性和可伸缩性。并提出了一种基于深度强化学习DTOMALB的多代理负载均衡分配方法,该分布式任务分配算法可以针对这种情况执行合理的卸载方法,以改善用户体验并平衡资源利用。仿真表明,与传统算法相比,该算法在多用户单小区场景下具有一定的适应性,与集中式算法相比,降低了算法的复杂度,降低了整体用户的平均响应时延。并平衡每个边缘计算服务器的负载,提高系统的健壮性和可伸缩性。仿真表明,与传统算法相比,该算法在多用户单小区场景下具有一定的适应性,与集中式算法相比,降低了算法的复杂度,降低了整体用户的平均响应时延。并平衡每个边缘计算服务器的负载,提高系统的健壮性和可伸缩性。仿真表明,与传统算法相比,该算法在多用户单小区场景下具有一定的适应性,与集中式算法相比,降低了算法的复杂度,降低了整体用户的平均响应时延。并平衡每个边缘计算服务器的负载,提高系统的健壮性和可伸缩性。

更新日期:2021-01-25
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