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2022 年度 研究成果報告書

Mixed-Clairvoyance Task Offloading and Scheduling in Multi-access Edge Computing Systems: From Combinatorial Optimization to Machine Learning

研究課題

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研究課題/領域番号 20K19794
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分60060:情報ネットワーク関連
研究機関大阪公立大学 (2022)
大阪府立大学 (2020-2021)

研究代表者

江 易翰  大阪公立大学, 大学院工学研究科, 助教 (10824196)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワードエッジコンピューティング / IoT / 情報鮮度
研究成果の概要

マルチアクセス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グラント割り当ておよび送信スケジューリング問題に取り組んでいる。 そのため、Coage of Information(CoI)の加重合計を最小化する整数線形プログラムとして定式化する。 Coageの効率値に従って情報更新が段階的に選択されるアルゴリズムを提案し、達成される近似率を証明する。 シミュレーション結果は、提案法が効果的に情報更新を実行し、サービス予算を活用できることを示しており、それによってさまざまなパラメーター設定の下で既存のソリューションと比較して低いCoIを達成できる。

自由記述の分野

情報ネットワーク関連

研究成果の学術的意義や社会的意義

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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公開日: 2024-01-30  

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