[論文レビュー] Efficient Resource Allocation for Relay-Assisted Computation Offloading in Mobile Edge Computing

Xihan Chen, Yunlong Cai+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 1, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 25被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、モバイルエッジコンピューティングにおけるリレーアシスト型計算オフローディング（RACO）において、増幅・転送（amplify-and-forward）を結果共有に、復号・転送（decode-and-forward）をタスク転送に使用する2つの直交周波数帯を用いたハイブリッドリレーシステム（HR）を提案する。オフロード比率、帯域幅、プロセッサ速度、送信電力を共同最適化することで、CCCPに基づく反復アルゴリズムを用いて重み付き合計遅延とエネルギー消費を最小化し、従来手法に比べて優れた性能と低い複雑性を達成する。

ABSTRACT

In this article, we consider the problem of relay assisted computation offloading (RACO), in which user A aims to share the results of computational tasks with another user B through wireless exchange over a relay platform equipped with mobile edge computing capabilities, referred to as a mobile edge relay server (MERS). To support the computation offloading, we propose a hybrid relaying (HR) approach employing two orthogonal frequency bands, where the amplify-and-forward scheme is used in one band to exchange computational results, while the decode-and-forward scheme is used in the other band to transfer the unprocessed tasks. The motivation behind the proposed HR scheme for RACO is to adapt the allocation of computing and communication resources both to dynamic user requirements and to diverse computational tasks. Within this framework, we seek to minimize the weighted sum of the execution delay and the energy consumption in the RACO system by jointly optimizing the computation offloading ratio, the bandwidth allocation, the processor speeds, as well as the transmit power levels of both user $A$ and the MERS, under practical constraints on the available computing and communication resources. The resultant problem is formulated as a non-differentiable and nonconvex optimization program with highly coupled constraints. By adopting a series of transformations and introducing auxiliary variables, we first convert this problem into a more tractable yet equivalent form. We then develop an efficient iterative algorithm for its solution based on the concave-convex procedure. By exploiting the special structure of this problem, we also propose a simplified algorithm based on the inexact block coordinate descent method, with reduced computational complexity. Finally, we present numerical results that illustrate the advantages of the proposed algorithms over state-of-the-art benchmark schemes.

研究の動機と目的

• 動的変化するユーザーおよびタスク需要のもとで、低遅延かつエネルギー効率の良い計算オフローディングを実現する課題に対処する。
• リレーアシスト構成下で、モバイルエッジリレーサーバー（MERS）を介して2人のユーザー間での計算結果の効率的共有を可能にする。
• 計算および通信リソースの実用的制約のもとで、実行遅延とエネルギー消費の重み付き合計を最小化する。
• 両ユーザーおよびMERSの計算オフロード比率、帯域幅割り当て、プロセッサ速度、送信電力を共同最適化する。
• 非微分可能で非凸な最適化問題に高い結合制約がある状況でも、効果的に解ける低複雑性のアルゴリズムを開発する。

提案手法

• 2つの直交周波数帯を用いたハイブリッドリレーシステム（HR）を提案：結果交換には増幅・転送、未処理タスク転送には復号・転送を採用する。
• 計算および通信リソースの結合制約を含む、非微分可能で非凸な最適化問題としてリソース割り当て問題を定式化する。
• 変数変換および補助変数の導入により、元の問題をより取り扱いやすい同値な形に変換する。
• 再定式化された問題を解くために、凸・凹プロセス（CCCP）に基づく反復アルゴリズムを開発し、収束を保証する。
• 計算複雑性を低減しつつ性能を維持するため、不正確なブロック座標降下法を用いた簡略化されたアルゴリズムを提案する。
• 1次最適性条件および可能集合への射影を活用して、閉形式の更新式を用いた二分探索法により双対問題を解く。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リレーアシスト型計算オフローディングシステムにおいて、遅延とエネルギー消費を最小化するために、リソース割り当てをどのように共同最適化できるか。
• RQ2 モバイルエッジリレーサーバーを有する2ユーザーMEC環境において、計算オフローディングと通信リレーの最適なトレードオフは何か。
• RQ3 非微分可能で非凸な共同最適化問題に対して、低複雑性のアルゴリズムで効果的に対処する方法は何か。
• RQ4 RACOシステムにおいて、従来のリレーメソッドに比べてハイブリッドリレーシステムがもたらす性能向上は何か。
• RQ5 動的ユーザー要件および多様な計算タスクは、モバイルエッジネットワークにおける適応的リソース割り当て戦略の設計にどのように影響を与えるか。

主な発見

• 提案されたCCCPに基づく反復アルゴリズムは収束を示し、重み付き合計遅延とエネルギー消費を最小化する点で、最先端のベンチマーク手法を著しく上回る性能を達成する。
• 簡略化された不正確なブロック座標降下アルゴリズムは、計算複雑性を低減しつつ、ほぼ最適性能を維持でき、リアルタイム展開に適している。
• 数値結果により、ハイブリッドリレーシステムがタスクオフロードと結果共有のバランスを効果的にとっていることが示され、エンドツーエンド遅延の低減とエネルギー消費の削減が達成されている。
• 二分探索に基づく双対分解法により、閉形式の電力割り当て更新が可能となり、高速な収束が保証されている。
• 逐次凸近似を用いたアルゴリズム設計により、非微分可能で非凸な最適化問題の性質を効果的に処理できた。
• 提案システムは、特に高負荷条件下で、従来の単一の復号・転送または増幅・転送のみの手法と比較して、重み付き合計コストを顕著に低減している。