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近年来,伴随着5G站上新的高峰,物联网(Internet of Things, IoT)和无线通信技术不断发展并完善。虚拟现实、超高清视频等各类新型移动应用[1-2]蜂拥而至,导致移动终端(Mobile Devices, MD)的数量呈爆炸性增长,移动资源的大量消耗。作为5G的关键技术,移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)被认为是解决计算任务需求不断增长[3]和用户自身计算能力及资源有限的一种强大范例[4]。边缘卸载作为MEC的核心技术,可以将计算密集型与时延敏感型应用程序/计算任务下沉至相比远程云服务器更接近移动设备的边缘服务器,从而降低执行终端任务的时延与能耗,还可有效提高服务质量(Quality of Service, QoS)与用户体验质量(Quality of Experience, QoE)。
车联网(Internet of Vehicles, IoV)实现车与车、车与人、车与基础设备等车与一切(Vehicle to Everything, V2X)的信息交互[5]。5G与IoV的协作[6]可以提供一个安全、舒适、精准的交通环境,并且可以改善交通状况、减少交通事故[7]与网络拥塞。
车辆边缘计算(Vehicular Edge Computing, VEC)作为MEC与IoV相结合的改革创新技术,目前受到了较为广泛的关注。VEC通过连接MEC服务器以及路侧单元[8](Road Side Unit, RSU)为车辆提供服务。RSU作为部署在路侧的通信网关,是IoV中连接的核心。
为了有效缓解处理计算密集型任务的压力,通过提出不同低复杂度算法来确定计算卸载决策,权衡时延与能耗,降低整体VEC系统的代价消耗。文献[9]针对通信场景中MEC的部署提出了一种基于改进型粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)的计算卸载策略,有效降低了MEC服务器的处理时延并且平衡了其负载。文献[10]为了充分利用车辆CPU资源提出了反向卸载框架,利用分布式对偶分解法与基于高效搜索的贪婪算法(Greedy based on Efficient Searching, GES)来获得逆向卸载决策,从而降低时延。文献[11]将软件定义网络(Software Defined Network, SDN)技术引入传统网络体系,设计了一种由SDN控制的双层分布式VEC结构,并提出了一种动态服务卸载与迁移算法,以此提高区块链系统吞吐量,分别降低了执行时延与能耗。文献[12]通过有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)将任务序列切割成基本单元以此得到简化的最优卸载策略。文献[13]考虑有效经济地利用志愿者辅助车辆的空闲计算资源来帮助过载MEC服务器,并基于Stackelberg博弈与遗传算法确定最优VEC卸载策略,最大化志愿车辆奖励并降低车辆卸载成本。文献[14]结合IoT设备、MEC服务器与MCC服务器实现了一种能量高效利用的动态任务卸载算法,同时结合李雅普诺夫算法,确定了最优计算位置。文献[15]利用停车场车辆作为虚拟MEC服务器来进行辅助计算,建立了基于随机森林的时间相关轨迹预测模型。此模型能够很好应对任务请求量大的情况,并可以实现结果的准确反馈。
深度学习使用具有多个处理层的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)来学习数据,将其应用于IoV环境中,增强环境感知、突破处理卸载决策与资源分配问题时的维度限制已成为当今VEC研究的热门方向。文献[16]建立DNN延迟预测模型来表征已被划分的各个子任务的计算时延,并设计了插槽模型来调度子任务,将深度学习应用于强化学习,可使VEC系统拥有更好的环境感知能力。文献[17]通过马尔可夫决策(Markov Decision Process, MDP)建模,利用深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)来处理高速行驶车辆的任务调度空间状态。文献[18]研究了车联网下应用程序的子任务拓扑,利用DAG获取任务优先级并提出了一种基于策略梯度的分布式DRL,相比现有方案拥有更好的卸载性能。文献[19]提出了一种基于联邦学习的MEC隐私保护方法,能够实现高准确率内容保护,适用于环境需求较高的边缘计算场景。文献[20]考虑了VEC环境的内在特性,提出了一种基于极度强化学习(Extreme Reinforcement Learning, ERL)的上下感知VEC任务调度程序,实现了96%以上的VEC任务完成率。文献[21]提出了一种视觉结合DRL的自适应视频流方法。该方法在确保卸载数据质量的同时,减少了系统的能耗与时延。
目前工作中,划分车载任务并发布针对性卸载决策的研究较少。最大处理容忍时延、车辆的剩余电量、路段的任务总量均有可能动态地影响决策制定。为了能够节约VEC系统资源并且保障用户的服务体验,本文提出了一种多移动终端、单MEC服务器以及云服务器所组成的VEC网络卸载架构。
Deep Learning-Based Task Discrimination Offloading in Vehicular Edge Computing
doi: 10.12178/1001-0548.2022376
- Received Date: 2022-11-07
- Accepted Date: 2023-07-01
- Rev Recd Date: 2023-02-22
- Available Online: 2024-01-27
- Publish Date: 2024-01-30
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Key words:
- deep learning /
- edge offloading /
- multi-constraint optimization /
- task type division /
- vehicular edge computing
Abstract: Vehicle Edge Computing (VEC), combining mobile edge computing (MEC) with the Internet of Vehicles (IoV) technology, offloads vehicle tasks to the edge of the network to solve the problem of limited computing power at the vehicle terminal. In order to overcome the difficulty of on-board task scheduling due to the sudden increase in the number of tasks and provide a low-latency service environment, the vehicle tasks are divided into three types of main tasks by using improved Analytic Hierarchy Process (AHP) according to the dynamic correlation change criteria of the selected five feature parameters, and the joint modeling of resource allocation is carried out based on three kinds of offloading decisions. Then, the constraints of the modeling are eliminated by using scheduling algorithm and penalty function, and the obtained substitution value is taken as the input for the following deep learning algorithm. Finally, a distributed offloading network based on deep learning is proposed to effectively reduce the energy consumption and delay of VEC system. The simulation results show that the proposed offloading scheme is more stable than traditional deep learning offloading scheme and has better environmental adaptability with its less average task processing delay and energy consumption.
Citation: | ZHANG Jianwu, QI Kehan, ZHANG Qianhua, SUN Lingfen. Deep Learning-Based Task Discrimination Offloading in Vehicular Edge Computing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2024, 53(1): 29-39. doi: 10.12178/1001-0548.2022376 |