[論文レビュー] Non-cooperative game approach for task offloading in edge clouds

Bo Yang, Zhiyong Li+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 19, 2018

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 31被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、エッジクラウドにおけるタスクオフロードのための非協力的ゲーム理論的枠組みを提案する。モバイルユーザーは、送信遅延とキューイング遅延のバランスを取ることで、個々の期待応答時間を最小化するように独立してタスクオフロード戦略を最適化する。ナッシュ交渉解（NBS）を用いて最適戦略を計算することで、低コストで分散型のナッシュ均衡への収束を実現し、さまざまなシステム負荷下でも比例共有法を上回る応答時間性能を達成する。

ABSTRACT

Task offloading provides a promising way to enhance the capability of the mobile terminal (also called terminal user) that is distributed on network edge and communicates edge clouds with wireless. Generally, there are multiple edge cloud nodes with distinct processing capability in a geographic area, which can offer computing service for various terminal users. Furthermore, the terminal users are competitive and selfish, i.e., each user takes into account only maximizing her own profit, while conducting task offloading strategies. In this paper, we focus on the resource management optimization for edge clouds, and formulate the problem of resource competition among terminal users as a non-cooperative game, in which the terminal user who acts as the player always pursues the minimization of the expected response time for her tasks by optimizing allocation strategies. We present the utility function of the user with queuing theory, and then prove the existence of Nash equilibrium for the formulated game. Using the concept of Nash bargaining solution to calculate the optimal task offloading scheme for the user, we propose a distributed task offloading algorithm with low computation complexity. The results of simulated experiments demonstrate that our method can quickly reach the Nash equilibrium point, and deliver satisfying performance at the expected response time of the user's tasks.

研究の動機と目的

• 自己中心的で時間に敏感なモバイルユーザー間のリソース競合という課題に対処すること。
• ユーザーが個々の期待応答時間を最小化するように、タスクオフロードを非協力的ゲームとしてモデル化すること。
• 現実的なパフォーマンスモデリングのため、送信遅延とキューイング遅延の両方を利得関数に組み込むこと。
• 実用的導入に適した、分散型で低コストのアルゴリズムを設計し、ナッシュ均衡への収束を実現すること。

提案手法

• モバイルユーザーをプレイヤーとする非協力的ゲームとしてタスクオフロード問題を定式化し、個々の期待応答時間を最小化することを目的とする。
• エッジクラウドノードをキューイングシステムでモデル化して処理遅延とキューイング遅延を捉え、送信遅延を利得関数に統合する。
• 個々の利得とシステムの公平性のバランスを取るために、ナッシュ交渉解（NBS）を用いて最適タスクオフロード戦略を計算する。
• 中央集権的な調整なしに分散実行可能な、低計算コストの分散型タスクオフロードアルゴリズム（DITOA）を提案する。
• ゲーム理論的分析を用いて、提示されたゲームにおけるナッシュ均衡の存在を証明する。
• シミュレーションにおいて、システム利用率と応答時間を主なパフォーマンス指標として用い、手法の有効性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自己中心的に応答時間を最小化しようとするユーザーが存在する分散型エッジクラウド環境では、どのようにタスクオフロードを最適化できるか？
• RQ2 エッジクラウドにおけるタスクオフロードにおいて、送信遅延とキューイング遅延の両方が期待応答時間に与える影響は何か？
• RQ3 ナッシュ交渉解を用いた非協力的ゲーム枠組みは、中央制御なしに安定的かつ効率的なタスクオフロード意思決定を達成できるか？
• RQ4 さまざまなシステム負荷下で、提案手法は比例共有（PS）法と比較して応答時間性能でどのように差をつけるか？
• RQ5 提案された分散型アルゴリズムの収束特性と計算コストはどのようになるか？

主な発見

• 提案されたDITOAアルゴリズムは、他の手法と比較してナッシュ均衡への収束が早く、計算コストも低い。
• すべてのシステム利用率（0.1X、0.4X、0.7X）において、DITOAの平均応答時間は比例共有（PS）法のそれよりも低い。
• システム利用率が低い場合、送信遅延が支配的になるが、その際DITOAの個別最適化戦略が優れた結果をもたらし、PS法との性能差が顕著になる。
• システム利用率が高くなるにつれて、DITOAの性能は送信遅延を無視するグローバル最適解（GOS）に近づく。
• DITOAの全体的な平均応答時間は、PS法よりも顕著に低く、特に中程度から高負荷時において理論的最適解（GOS）に近づく。
• シミュレーション結果は、提案手法が分散的かつスケーラブルな方法で、ユーザーの個別的目標と全体の効率性の両方を効果的にバランスさせられることを検証している。