Resumen

Este documento propone un mecanismo eficiente de descarga de tareas de cálculo para sistemas de computación en el borde móvil (MEC). El sistema MEC estudiado consta de múltiples equipos de usuario (UE) y múltiples interfaces de radio. Con el fin de maximizar el número de UEs que se benefician del MEC, la estrategia de descarga de tareas y control de potencia para un UE se optimiza de manera conjunta. Sin embargo, el problema de encontrar la solución óptima es NP-duro. Luego reformulamos el problema como un proceso de decisión de Markov (MDP) y desarrollamos un algoritmo basado en aprendizaje por refuerzo (RL) para resolver el MDP. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo propuesto basado en RL logra un rendimiento casi óptimo en comparación con el algoritmo de búsqueda exhaustiva, y también supera al método basado en la fuerza de la señal recibida (RSS) ya sea desde el punto de vista del sistema (ya que conduce a un mayor número de UEs beneficiados) o de un individuo (ya que genera una menor sobrecarga de cálculo para un UE).

• Materias:Red 5G Internet de las cosas Seguridad de la información Tecnologías de comunicación
• Subjects:5G Network Internet of things Information security Communication technologies
• Palabras claves:Propone; Computación eficiente; Mecanismo de descarga de tareas; Computación móvil de borde; Sistemas MEC; Aprendizaje por refuerzo.
• Keywords:Proposes; Efficient computation; Task offloading mechanism; Mobile edge computing; MEC systems; Reinforcement learning