[論文レビュー] Data offloading in mobile edge computing: A coalitional game based pricing approach

Tian Zhang, Wei Chen+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 13, 2017

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 13被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、モバイルエッジコンピューティング（MEC）におけるデータオフロードのためのコoperative gameベースの価格設定フレームワークを提案する。モバイルデバイス（MDs）とMECサーバーが協力してオフロード意思決定を最適化するための団体を形成する。価格を統合して協力を促進することで、スループットとユーティリティが向上し、数値結果ではグランドコалиションが最高のユーティリティを達成することが示され、コアの非空性は理論的に保証される。

ABSTRACT

Mobile edge computing (MEC), affords service to the vicinity of mobile devices (MDs), has become a key technology for future network. Offloading big data to the MEC server for preprocessing is a attractive choice of MDs. In the paper, we investigate data offloading from MDs to MEC servers. A coalitional game based pricing scheme is proposed. We apply coalitional game to depict the offloading relationship between MDs and MEC servers, and utilize pricing as the stimuli for the offloading. A scheduled MD chooses one MEC server within the same coalition for offloading, and pays the selected MEC server for the MEC service. We formulate a coalitional game, where MDs and MEC servers are players and their utilities are respectively defined. Next, we analyze the formulated game. Specially, the core is studied. Finally, utility performance of the proposed scheme under the 2-MD and 2-MEC- server scenario are demonstrated.

研究の動機と目的

• マルチモバイルデバイスおよびマルチMECサーバー環境における効率的なデータオフロードの課題に対処すること。
• 価格インcentiveを通じてMDとMECサーバー間の協力を促進するメカニズムを設計すること。
• オフロードプロセスをコoperative gameとしてモデル化し、安定的かつ効率的な団体形成を達成すること。
• コアの分析を通じて、プレイヤー間のユーティリティ配分の安定性と公平性を保証すること。

提案手法

• MDとMECサーバーをプレイヤーとするコoperative gameを定式化し、スループットの向上と価格コストに基づいてユーティリティを定義する。
• MECサーバーの利用可能性と選択の質を評価するためのカバレッジ確率指標を導入する。
• 価格をインcentiveメカニズムとして使用：MDはサービスに対してMECサーバーに支払いを行い、MECサーバーはオフロードされたデータ量に比例した収益を得る。
• ゲーム理論的分析を用いてコアを検討し、いかなる団体も離脱するインセンティブを持たないことを保証し、コアの非空性の十分条件を導出する。
• 複数の団体構造（例：C1からC7）をシミュレートし、さまざまな設定下でのユーティリティパフォーマンスを比較する。
• 送信距離を主なパラメータとして用い、カバレッジ確率とそのデータレートおよびユーティリティへの影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチユーザー、マルチサーバーのMEC環境において、MDとMECサーバーをどのように共同スケジューリングすれば、オフロード効率を最大化できるか？
• RQ2 MDとMECサーバー間の協力を効果的に促進する価格戦略は何か？同時に、ユーティリティの向上とコストのバランスをどのように取るべきか？
• RQ3 どの団体構造がMDとMECサーバーの両方にとって最高のユーティリティパフォーマンスを達成するか？
• RQ4 コoperative gameのコアが非空である条件は何か？これにより、形成された団体の安定性が保証される。
• RQ5 送信距離に影響を受けるカバレッジ確率は、オフロードのパフォーマンスとユーティリティ配分にどのように影響するか？

主な発見

• すべてのMDとMECサーバーが1つのグループを形成するグランドコアリション（C1）が、すべてのプレイヤーにとって最高のユーティリティを達成し、コアに属することが証明された。
• 送信距離が延長するにつれてカバレッジ確率が上昇するため、データレートとMECサーバーの利用可能性が向上し、ユーティリティパフォーマンスが向上する。
• MD 1は、団体内でのスケジューリングの優先順位のおかげで、MD 2よりも常に優れたパフォーマンスを示しており、選択順序がユーティリティに与える影響が明確に示された。
• MEC-s 4はカバレッジ確率が高いため、MEC-s 3よりも優れたパフォーマンスを示し、より多くのオフロードが行われ、収益も大きくなった。
• MECサーバーが存在しない場合でも、団体を形成することで（例：C3やC7）、衝突が減少し有効スループットが向上するため、MDのユーティリティが向上する。
• すべてのユーティリティが正であり、かつ補題3の条件が満たされている場合、コアは非空である。これによりグランドコアリションの安定性が確認された。