概要 - MOFCO: 三層クラウドファニング環境におけるモビリティと移行意識のタスクオフロード

MOFCO: 三層クラウドファニング環境におけるモビリティと移行意識のタスクオフロード

2025-07-16 08:42:32

{"Soheil Mahdizadeh","Elyas Oustad","Mohsen Ansari"}

{cs.AR,cs.DC,cs.NI}

この論文は、ユーザーエquipment（UE）の動態性を持つ三層の霧コンピューティング環境におけるタスクオフロードの課題について議論しています。この課題に対処するために、MOFCOという新しい動態性と移行を認識したタスクオフロードアルゴリズムを提案しています。 **問題の背景**： * IoTとIoVサービスの台頭により、遅延に敏感なアプリケーションに対してフォグノードへのタスクオフロードが非常に重要となりました。 * しかし、UEの動態性はサービス移行や無線ハンドオーバーなどの複雑さを引き起こし、コストの増加やシステム性能の低下につながります。 * 現在の方法は、多くの場合、移動性や移行を考慮せずにオフロード決定やリソース割り当てに焦点を当てています。 **MOFCOアルゴリズム**： * **問題の設定**：MOFCOはタスクオフロードとリソース割り当てを、遅延、エネルギー消費、移行オーバーヘッドを考慮した合計タスクコストを最小化することを目指す混合整数非線形計画（MINLP）問題として設定します。 * **動態性と負荷予測**：MOFCOは動態性パラメータを利用して将来の負荷分布を予測し、積極的な移行回避と動的条件下での意思決定を強化します。 * **進化的ゲーム理論のアプローチ**：MOFCOはヒューリスティックを補助する進化的ゲーム理論のアプローチを用いて、効率的にMINLP問題を解決します。 * **フォグノードの排除**：MOFCOは遅延が高いまたはエネルギー効率が低いフォグノードを排除し、検索空間を減少させ、効率を向上させます。 * **解空間の探索**：MOFCOは残りの解空間を探索し、最適なオフロード決定、目的地選択、リソース割り当て戦略を見つけます。 **シミュレーション結果**： * MOFCOは、GCGAやRAなどの基準方法と比較して、システムコスト（遅延とエネルギー消費）を顕著に削減します。 * 某些シナリオでは、MOFCOは43%ものコスト削減を実現し、移行オーバーヘッドの削減とシステム性能の向上におけるその効果を示します。 **結論**： MOFCOは、霧コンピューティング環境における動態性と移行の課題を効果的に解決する新しいかつ効率的なタスクオフロードアルゴリズムです。システムコストの削減と性能の向上を可能にすることで、効率的かつ拡張可能な霧コンピューティングシステムの開発に貢献します。 **主要な貢献**： * **動態性と移行を認識した霧コンピューティングモデル**：MOFCOは現実的な三層の霧アーキテクチャを導入し、UEやフォグノードの動態性と移行動向をモデル化します。 * **ヒューリスティックを補助する進化的ゲーム理論アルゴリズム**：MOFCOはヒューリスティックを補助する進化的ゲーム理論のアプローチを用いて、効率的にMINLP問題を解決します。 * **将来の負荷予測**：MOFCOは動態性パラメータを利用して将来の負荷分布を予測し、積極的な移行回避を可能にします。 * **性能評価**：MOFCOはSUMOシミュレーションを用いて評価され、システムコストの削減と性能の向上におけるその効果が示されました。