[論文レビュー] Game Theory based Joint Task Offloading and Resources Allocation Algorithm for Mobile Edge Computing

Jianen Yan, Ning Li+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 16, 2019

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 33被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、移動端末コンピューティング（MEC）システムにおけるタスクのオフロード、CPU割り当て、送信電力制御、干渉管理を統合的に最適化するゲーム理論的フレームワークを提案する。ユーザーの意思決定をベストレスポンスダイナミクスを伴うポテンシャルゲームとしてモデル化することで、パレート効率性を達成するナッシュ均衡に到達し、セル間干渉を伴うマルチユーザー環境において、遅延とエネルギー消費を顕著に低減する。

ABSTRACT

Mobile edge computing (MEC) has emerged for reducing energy consumption and latency by allowing mobile users to offload computationally intensive tasks to the MEC server. Due to the spectrum reuse in small cell network, the inter-cell interference has a great effect on MEC performances. In this paper, for reducing the energy consumption and latency of MEC, we propose a game theory based approach to join task offloading decision and resources allocation together in the MEC system. In this algorithm, the offloading decision, the CPU capacity adjustment, the transmission power control, and the network interference management of mobile users are regarded as a game. In this game, based on the best response strategy, each mobile user makes their own utility maximum rather than the utility of the whole system. We prove that this game is an exact potential game and the Nash equilibrium (NE) of this game exists. For reaching the NE, the best response approach is applied. We calculate the best response of these three variables. Moreover, we investigate the properties of this algorithm, including the convergence, the computational complexity, and the Price of anarchy (PoA). The theoretical analysis shows that the inter-cell interference affects on the performances of MEC greatly. The NE of this game is Pareto efficiency. Finally, we evaluate the performances of this algorithm by simulation. The simulation results illustrate that this algorithm is effective in improving the performances of the multi-user MEC system.

研究の動機と目的

• 小セルベースのMECネットワークにおけるセル間干渉が性能を低下させるという課題に対処すること。
• 分散的にタスクのオフロード、CPU容量、送信電力、干渉管理を統合最適化すること。
• 保証された均衡特性を有するゲーム理論的モデルを用いて、システム効率性と収束性を確保すること。
• マルチユーザーMEC環境における性能、複雑さ、公平性のトレードオフを評価すること。

提案手法

• モバイルユーザーの意思決定を、オフロード、CPU割り当て、送信電力、干渉制御を含む非協力的ゲームとしてモデル化する。
• エネルギー効率性と遅延低減に基づいて、各ユーザーごとの利得関数を定義する。
• ゲームが正確なポテンシャルゲームであることを証明し、ナッシュ均衡（NE）の存在を保証する。
• 各ユーザーに対してベストレスポンス戦略を適用し、反復的に利得を向上させることでNEに到達する。
• オフロード意思決定、CPU容量、送信電力のベストレスポンスの閉形式表現を導出する。
• 収束性、計算複雑性、および価格の悪化（PoA）を分析し、システム効率性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 セル間干渉下で、タスクのオフロードとリソース割り当ての統合最適化は、MECのパフォーマンスをどのように向上させるか？
• RQ2 提案されたゲーム理論的アプローチは、マルチユーザーMECシステムにおいて安定な均衡に収束するか？
• RQ3 セル間干渉がシステムパフォーマンスに与える影響は何か？ そして、効果的に管理する方法は？
• RQ4 非最適化手法と比較して、エネルギー効率性、遅延、公平性の観点でシステムはどのように性能を発揮するか？
• RQ5 提案されたゲーム理論的ソリューションの価格の悪化（PoA）は何か？ これは、利己的なユーザー行動によるシステム効率損失を示している。

主な発見

• 提案されたゲームは正確なポテンシャルゲームであるため、ナッシュ均衡（NE）の存在が保証される。
• ベストレスポンスダイナミクスによって達成されるNEはパレート効率的であり、誰かの利得を向上させずに他のユーザーの利得を悪化させない。
• シミュレーション結果では、ベースライン手法と比較して、遅延とエネルギー消費の両方が顕著に低減されている。
• アルゴリズムは効率的に収束し、リアルタイム導入に適した低い計算複雑性を有する。
• セル間干渉はMECパフォーマンスに顕著な悪影響を与えるが、統合最適化により効果的に緩和される。
• 価格の悪化（PoA）は有界であるため、利己的なユーザー行動があっても、システム性能は最適な集中型ソリューションに近く保たれる。