Richtung dezentrale Aufgabenverlagerung und Ressourcenallokation in benutzerzentriertem MEC

Im traditionellen zellularen mobilen Edge-Computing (MEC) sind Benutzer am Rand der Zelle anfällig für schwere Interferenz zwischen Zellen und Signalabschwächung, was zu niedrigem Durchsatz und sogar Unterbrechungen der Übertragung führt. Dieser Rand-Effekt behindert erheblich die Verlagerung von Aufgaben auf MEC-Server. Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir benutzerzentriertes mobiles Edge-Computing (UCMEC) vor, eine neuartige MEC-Architektur, die benutzerzentrierte Übertragung integriert und hohe Durchsatzraten sowie zuverlässige Kommunikation für die Aufgabenverlagerung gewährleisten kann. Anschließend formulieren wir ein langfristiges Verzögerungsminimierungsproblem, indem wir die Aufgabenverlagerung, die Leistungszuweisung und die Zuweisung von Rechenressourcen in UCMEC gemeinsam optimieren. Um das schwer lösbare Problem zu bewältigen, schlagen wir zwei dezentrale gemeinsame Optimierungsschemata vor, die auf multi-agentensystemischem tiefem Verstärkungslernen (MADRL) und konvexer Optimierung basieren und sowohl Kooperation als auch Nicht-Kooperation unter Netzwerkknoten berücksichtigen. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen Schemata in UCMEC die Uplink-Übertragungsrate um mindestens 176,99 % erheblich verbessern und die langfristige durchschnittliche Gesamtlatenz im Vergleich zu traditionellem zellularen MEC um mindestens 16,36 % reduzieren können.