2022 Fiscal Year Final Research Report
Mixed-Clairvoyance Task Offloading and Scheduling in Multi-access Edge Computing Systems: From Combinatorial Optimization to Machine Learning
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20K19794
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University (2022)
Osaka Prefecture University (2020-2021) |
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Principal Investigator |
Chiang Yi-Han 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 助教 (10824196)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | エッジコンピューティング / IoT / 情報鮮度 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this research, we address the grant assignment and transmission scheduling (GATS) problem for Internet of Things (IoT) applications in multi-access edge computing (MEC) systems. To this end, we formulate it as an integer linear program (ILP) to minimize a weighted sum of coage of information (CoI). Due to the intractability of the original GATS problem, we transform it to an equivalent problem of the maximization of the number of the eliminated age blocks. Then, we propose the CoI-aware age block elimination (CABEL) algorithm in which information updates are selected progressively according to their coage efficiency (CE) values and prove that the achieved approximation factor depends on the relative service costs and uplink delays. Our simulation results demonstrate that the proposed solution can effectively perform information updates and utilize service budgets, thereby achieving low CoI compared with the existing solutions under various parameter settings.
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| Free Research Field |
情報ネットワーク関連
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
超スマート社会を実現するために、産業、医療、交通、環境など広範囲にわたってAIやIoTなどの技術が応用される。スマートフォンやウェアラブル電子機器などのモバイル機器の普及は、人々の日常生活に変革をもたらしているため、エッジコンピューティング技術の開発がかつてないほどの注目を集めている。本研究では、エッジコンピューティングシステムにおけるIoTアプリケーションのため、効率的なタスクオフローディング及びグラント割り当て、情報鮮度の高いスケジューリングを提案することで、今後の自動運転、AIによるヘルスケア、クロスリアリティ（X-Reality）などのアプリケーションの実現に貢献するものである。
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