Large-Scale Computation Offloading Using a Multi-Agent Reinforcement Learning in Heterogeneous Multi-Access Edge Computing

计算机科学 计算卸载 强化学习 分布式计算 服务器 延迟(音频) 计算 边缘计算 理论计算机科学 GSM演进的增强数据速率 人工智能 计算机网络 算法 电信
作者
Zhen Gao,Lei Yang,Dongmei Yu
出处
期刊:IEEE Transactions on Mobile Computing [IEEE Computer Society]
卷期号:22 (6): 3425-3443 被引量:9
标识
DOI:10.1109/tmc.2022.3141080
摘要

Recently, existing computation offloading methods have provided extremely low service latency for mobile users (MUs) in multi-access edge computing (MEC). However, this remains a challenge in large-scale mixed cooperative-competitive MUs heterogeneous MEC environments. Moreover, existing methods focus more on all offloaded tasks handled by static resource allocation MEC servers (ESs) within a time interval, ignoring on-demand requirements of heterogeneous tasks, resulting in many tasks being dropped or wasting resources, especially for latency-sensitive tasks. To address these issues, we present a decentralized computation offloading solution based on the Attention-weighted Recurrent Multi-Agent Actor-Critic (ARMAAC). First, we design a recurrent actor-critic framework to assist MU agents in remembering historical resource allocation information of ESs to better understand the future state of ESs, especially in dynamic resource allocation. Second, an attention mechanism is introduced to compress the joint observation space dimension of all MUs agent to adapt to large-scale MUs. Finally, the actor-critic framework with double centralized critics and Dueling network is redesigned considering the instability and convergence difficulties caused by the sensitive relationship between the actor and critic networks. The experiments show that ARMAAC improves task completion rates and reduces average system cost by 11.01% $\sim$ 14.03% and 10.45% $\sim$ 15.56% compared with baselines.
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