《Cache-Aided MEC for IoT: Resource Allocation Using Deep Graph Reinforcement Learning》阅读笔记-Toy模板网

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Question

MEC使能的IoT能够解决物联网中时延敏感/计算敏感服务的需要

Contribution

提出cache-aided MEC卸载框架，允许用户将计算任务卸载到边缘服务器上。
该框架的目标是最小化计算卸载和资源分类配的系统时延，将系统建模为部分可观测马尔可夫过程的多智能体决策问题。
提出基于深度图卷积强化学习(deep graph convolution reinforcement learning, DGRL)的方法解决问题。算法使用GNN抓取节点之间的相关性并输入到深度Q网络中进行资源分配决策优化。
对比仿真，基于DGRL的CA-MEC卸载算法性能良好。

Related works

Resource Allocation for Communication, Computing, and Caching

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[16]	基于深度Q网络的卸载算法
[27]	双边匹配和凸优化方法
[28]	基于深度学习长短期记忆模型的计算卸载优化算法
[29]	基于基因模拟退火的粒子群算法

Reinforcement Learning in Resource Management

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[18]	单智能体	基于深度确定策略梯度(DDPG)的计算卸载、资源分配和服务缓存优化方法
[17]		基于asynchronous advantage actor–critic (A3C)的3C资源优化方法
[9]		基于带有回放记忆的DQN的资源优化算法
[31]		基于DRL的联合计算卸载与资源分配优化算法
[32]	多智能体	基于MADDPG的任务调度与资源分配优化算法
[33]		GAT辅助的MARL资源管理算法
[34]		基于带有注意力机制的多智能体actor-critic方法

Graph Neural Network in Resource Management

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[24]	GCN + counterfactual multiagent policy gradient (COMA)-based的通信架构
[39]	使用GCN构建基于DRL信道分配算法
[40]	使用GNN实现可扩展信道分配算法
[41]	无人机中用于增加资源利用率的基于GCN的MARL方法

System model

network architecture

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communication model

用有限马尔可夫信道(FSMC)建模信道资源情况
信道数据传输率：
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信道容量：
用Z来表示， Z=[Z¹_e, …, Z^M_e]

computing model

定义计算状态a_l,i：表示i号任务是否在第l个MEC服务器上执行。
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本地计算时间T_l,0：

边缘计算总时间T_l,1: 上行卸载传输时间+计算时间+下行返回结果传输时间

caching model

定义缓存状态x_i,j：表示编号为j的任务数据是否缓存到第i个服务器上，若为1表示缓存，否则不缓存。
定义用户请求某个任务的概率q_l,k：表示第l个用户请求第k个任务的概率。用户请求某个任务的概率服从Zipf分布：
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一个任务可以被划分成多任务，若一部分的任务数据被缓存到某个边缘服务器上，那么该任务在卸载时只需要卸载部分数据即可， $\beta$ 是比例系数，代表需要卸载的数据比例，下式为计算卸载的时延：
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此时系统的总时延T可以被表示为：

其中，先由计算决策变量a确定在本地还是MEC上执行，若在MEC上执行，再由缓存决策变量x决定是否缓存某个任务数据，若不缓存则全部卸载，若缓存则部分卸载。

Problem formulation

Optimization Objective

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J是对用户请求任务的时延求期望
C1是对信道容量的限制
C2是对信道干扰的限制
C3是对计算能力的限制
C4是对缓存能力的限制

problem formulation

每个agent只能观测到系统的部分信息，所以建模为POMDP。

State: t 时刻的状态向量为s_t = {h_l,i, q_l,k} 一个是信道增益，一个是用户请求任务概率。
Observation: o_i,t代表网络中节点i在t时刻观测的信息。
Action: t 时刻的动作向量为a_t={p_l,i(t), a_l,i(t)}，前者为传输功率决策，后者为计算卸载决策。
State transition probability: t 时刻从状态s_t转移到s_t+1的概率为p(s_t+1|s_t,a_t)。
Reward：

文章使用deep Q-learning学习最大化未来累积奖励G的最优策略：

DGRL-Based Resource Allocation Algorithm

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上图为多智能体网络架构，分为三部分：

Environment Observation Layer：
M个智能体的环境被建模成一个图，在t 时刻，第i个节点观测到动态环境的信息，生成观测空间O(t)为

其中，Z为每个agent的空闲信道容量，F为每个agent的空闲计算资源，C为每个agent的空闲缓存空间，Q为当前时刻接收到的用户请求，X为上一时刻缓存情况。

该观测值O通过多层感知机MLP被编码成特征向量h_i,t:
Topological Relationship Learning Layer
上一步编码的特征向量h_i,t作为输入进入图卷积网络中，生成隐藏特征，再经过一层卷积层扩大感受野，学习到其他智能体的信息。在该层中，经过了多头注意力机制抓取网络拓扑信息，获得节点相似度特征向量，再通过MLP将其编码为状态，输入到Q网络中进行策略学习。
Deep Q-Network Layer:
Q值更新函数如下：

优化损失函数如下：其中y代表目标网络

算法流程如下图：

Simulation results

参数表
RL网络参数：

仿真参数：
对比方法：
结果对比

不同折扣因子对收敛性能的影响
不同算法的收敛性能
不同算法下任务大小对总时延的影响
不同算法下计算能力大小对总时延的影响
不同算法下存储能力大小对总时延的影响
（可扩展分析）固定MEC服务器数量，查看不同数量的用户对总时延的影响

7.（可扩展分析）固定用户数量，查看不同数量的MEC server对总时延的影响
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Conclusion

研究了联合缓存、通信、计算资源分配的优化问题，提出CA-MEC卸载框架，建模问题为POMDP并使用DGRL方法求解。

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参考文献：
[1] D. Wang, Y. Bai, G. Huang, B. Song and F. R. Yu, “Cache-Aided MEC for IoT: Resource Allocation Using Deep Graph Reinforcement Learning,” in IEEE Internet of Things Journal, vol. 10, no. 13, pp. 11486-11496, 1 July1, 2023, doi: 10.1109/JIOT.2023.3244909.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-788233.html

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