注意メカニズムに基づくスマートシティのエッジコンピューティングネットワーク向けリソース割り当てスキーム

近年、スマートシティに接続されたデバイスや端末の数が大幅に増加しています。エッジネットワークは、より多様な接続オブジェクトや膨大なサービスに直面しています。多くのサービスが異なるQoS要件を持つことを考慮すると、限られたコンピューティングリソースをすべてのサービスに最適に配分して満足のいくパフォーマンスを得ることは常に大きな課題です。特に、医療や産業アプリケーションなどの特定のアプリケーションでは遅延が許容できないため、これらのアプリケーションは高い優先順位を必要とします。そのため、柔軟で動的なスケジューリングを通じて、ユーザー体験を確保するためにサービスを最適なノードにスケジュールすることが重要です。本論文では、エッジノードから収集された大量の情報の中からサービスを表す少数の特徴を抽出するために、注意メカニズムに基づいたスマートシティにおける階層エッジコンピューティングネットワーク向けのリソース割り当てスキームを提案します。注意メカニズムを使用して、サービスの優先順位を迅速に決定します。これに基づいて、Q学習を導入し、異なるタスクの優先順位に対するタスクのデプロイとリソース割り当てを開発し、スマートシティにおけるサービス品質を保証します。シミュレーション結果は、提案されたスキームがエッジネットワークのリソース利用率を効果的に改善し、タスク処理の平均遅延を減少させ、サービスの質を効果的に保証できることを示しています。