[論文レビュー] An Incentive-Aware Job Offloading Control Framework for Mobile Edge Computing

Lingxiang Li, Tony Q. S. Quek+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 14, 2018

Age of Information Optimization参考文献 18被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、オフロードによるコスト削減に基づくユーティリティ関数に物理層パラメータを統合したインcentive-awareなジョブオフロードフレームワークを、モバイルエッジコンピューティング（MEC）に対して提案する。ゲーム理論的モデルを用いて、閉形式のナッシュ均衡および社会的均衡を導出し、最適な価格設定により自己利益志向のユーザーがシステム最適な均衡に収束することを証明した。これにより、マルチユーザーMEC環境におけるリソース効率と公平性が向上する。

ABSTRACT

This paper considers a scenario in which an access point (AP) is equipped with a mobile edge server of finite computing power, and serves multiple resource-hungry mobile users by charging users a price. Pricing provides users with incentives in offloading. However, existing works on pricing are based on abstract concave utility functions (e.g, the logarithm function), giving no dependence on physical layer parameters. To that end, we first introduce a novel utility function, which measures the cost reduction by offloading as compared with executing jobs locally. Based on this utility function we then formulate two offloading games, with one maximizing individual's interest and the other maximizing the overall system's interest. We analyze the structural property of the games and admit in closed form the Nash Equilibrium and the Social Equilibrium, respectively. The proposed expressions are functions of the user parameters such as the weights of computational time and energy, the distance from the AP, thus constituting an advancement over prior economic works that have considered only abstract functions. Finally, we propose an optimal pricing-based scheme, with which we prove that the interactive decision-making process with self-interested users converges to a Nash Equilibrium point equal to the Social Equilibrium point.

研究の動機と目的

• 現有的なMECオフロードモデルが物理層依存性を持たない抽象的なユーティリティ関数に依存するというギャップを埋める。
• アクセスポイントからの距離、計算時間、エネルギー消費量といった実世界のパラメータに基づいて、ユーザーのオフロード意思決定をモデル化する。
• 自己利益志向のユーザーが価格メカニズムを通じてシステム最適な均衡に到達できるようにする分散型制御フレームワークを開発する。
• 最適な価格戦略を設計することで、ユーザーの相互作用が社会的最適な結果に収束することを保証する。
• ユーザー固有パラメータおよびネットワークパラメータに依存する、ナッシュ均衡および社会的均衡の閉形式表現を提供する。

提案手法

• ローカル実行と比較したオフロードによるコスト削減を測定する新しいユーティリティ関数を提案し、伝送遅延やエネルギーコストといった物理層パラメータを組み込む。
• 非協力的ゲームを2つ定式化する：1つは個々のユーザーのユーティリティを最大化する（ナッシュ均衡）、もう1つは総合的なシステムユーティリティを最大化する（社会的均衡）。
• ユーティリティ関数とシステム制約を用いて、ユーザーの属性（距離、計算重量など）に明示的に依存する閉形式の両均衡を導出する。
• ユーザーの需要とエッジサーバーの容量に基づいて価格を設定することで、個々のインcentiveとシステム全体の効率性を一致させる価格ベースの制御スキームを導入する。
• 最適な価格設定のもとで、ナッシュ均衡が社会的均衡と一致することを証明し、ユーザーの合理的な意思決定のもとでシステム最適性が保証されることを示す。
• キューイング理論と凸最適化を用いてエッジサーバーのワークロードをモデル化し、安定性と収束性を保証する均衡条件を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 抽象的な凹関数ではなく、実際の物理層コストを反映するユーティリティ関数を用いて、ユーザーのオフロード意思決定をどのようにモデル化できるか？
• RQ2 得られたオフロードゲームの構造的性質は何か？ また、ナッシュ均衡および社会的均衡の閉形式解を導出できるか？
• RQ3 どのような価格メカニズムにより、自己利益志向のユーザーがシステム最適な均衡に到達するようにインセンティブを与えられるか？
• RQ4 APからの距離や計算エネルギー重量といったユーザー固有のパラメータが、均衡におけるオフロードレートにどのように影響するか？
• RQ5 提案されたフレームワークにより、ナッシュ均衡が社会的均衡と一致し、結果としてシステム全体の効率性が達成されるか？

主な発見

• 提案されたユーティリティ関数は、伝送遅延やエネルギーコストといった物理層パラメータを明示的に組み込み、オフロードの利点を現実的にモデル化可能である。
• ナッシュ均衡および社会的均衡の両方について、距離、計算時間の重み、エネルギー消費量といったユーザー固有パラメータに明示的に依存する閉形式表現が導出された。
• 均衡条件から導かれる方程式系の解析を通じて、社会的均衡の存在および一意性が証明された。
• ナッシュ均衡が社会的均衡と一致するように最適な価格スキームが設計され、システム最適性が保証された。
• 提案された価格メカニズムのもとで、ユーザーの相互作用の意思決定プロセスがシステム最適点に収束することが解析的に証明された。
• APから遠く、オフロードコストの高いユーザーがエッジサーバーの過剰使用を自然に回避されるようフレームワークが設計され、公平性とリソース効率が向上した。