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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-07 10:00 Enhancing Deep Reinforcement Learning for MEC Task Offloading with Fuzzy Logic Based Pre-training Jiujie Zhang・○Zhaoyang Du・Yangfei Lin・Celimuge Wu（UEC）  CQ2024-58 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | The joint optimization of task offloading in Mobile Edge Computing (MEC) presents a complex challenge. Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms have been proposed as a solution. However, these algorithms often suffer from arbitrary or random parameter initialization, lacking meaningful semantics and behavioral relevance. Consequently, DRL algorithms require extensive explorations to identify optimal policies, particularly during the initial learning stages. To mitigate this issue, we propose a pre-training framework for DRL algorithms that leverages the strengths of fuzzy logic. Our approach begins with the design and integration of a fuzzy logic-based task offloading module within the framework. This module helps the framework accumulate valuable experience data related to task offloading. Subsequently, this experience data is employed to pre-train the DRL algorithm offline, thereby facilitating the rapid acquisition of more meaningful initial parameters. Simulation experiments, conducted in an MEC task offloading scenario involving multiple mobile devices and edge servers, show that the proposed framework not only boosts the early-stage performance of the baseline DRL algorithm but also enhances long-term stability, as evidenced by reduced average task processing time and increased completion rate. Furthermore, our fuzzy logic offloading module demonstrates performance capabilities comparable to the baseline DRL algorithm. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Fuzzy Logic / Pre-training / Deep Reinforcement Learning / Task Offloading / Mobile Edge Computing / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 237, CQ2024-58, pp. 6-11, 2024年11月. | |
| 資料番号 | CQ2024-58 | |
| 発行日 | 2024-10-31 (CQ) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CQ2024-58 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | OFT OCS IEE-CMN ITE-BCT CQ |
| 開催期間 | 2024-11-07 - 2024-11-08 |
| 開催地（和） | 高知城歴史博物館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 光変復調方式，ディジタル信号処理アルゴリズム，コヒーレント光通信，光増幅・中継技術，非線形・偏波技術，空間・可視光伝送，量子通信・暗号化技術，空間分割多重（SDM）伝送技術，光増幅器・光中継装置，光／電気クロスコネクト・OADM，光／電気多重・分離，光送受信機，光端局装置，ディジタル信号処理・誤り訂正，光通信計測，データコム用光通信機器，非地上系通信の品質，周波数/エネルギー利用効率，脳計測/生体情報計測，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2024-11-OFT-OCS-CMN-BCT-CQ |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Enhancing Deep Reinforcement Learning for MEC Task Offloading with Fuzzy Logic Based Pre-training |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Fuzzy Logic |
| キーワード(2)（和/英） | / Pre-training |
| キーワード(3)（和/英） | / Deep Reinforcement Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / Task Offloading |
| キーワード(5)（和/英） | / Mobile Edge Computing |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | チョウ キュウケツ / Jiujie Zhang / チョウ キュウケツ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杜 兆陽 / Zhaoyang Du / ト チョウヨウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 楊菲 / Yangfei Lin / リン ヨウヒ |
| 第3著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 策力 木格 / Celimuge Wu / チリ ムゲ |
| 第4著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2024-11-07 10:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2024-58 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.237 |
| ページ範囲 | pp.6-11 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-10-31 (CQ) |
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